データサイエンス、コンピューティングサイエンス、電気工学の理学修士
Tampere, フィンランド
科学のマスターズ
存続期間
2 年
言語
英語
ペース
フルタイム
申請期限
最も早い開始日
授業料
EUR 12,000 / per year *
学習形式
校内で
* 非EU / EEA学生の場合、学年ごとに
優先対応
学校に連絡することで、学習や応募に関する質問について無料の優先カウンセリングを受けることができます。
大きなデータを大切にする
ビッグ データとデータ駆動型の手法は、現代のコンピューター サイエンス、統計、コンピューター エンジニアリングの中心であり、将来に大きな期待が寄せられています。
テキスト文書、会話、ソーシャルメディアの理解など、データに基づく困難な問題を解決するには、データ分析の専門家が必要です。インテリジェントな検索エンジンを作成する。社会、経済、文化の現象についてデータに基づいた洞察を見つける。医療および生物学的問題に対するデータ駆動型のソリューションを作成し、自動運転車や自律ロボットを実現します。
Tampere Universityビッグ データを使用した分析、モデリング、予測、計算を含む 3 つの関連する専門分野を提供しています。データ サイエンス (MSc) 専門分野と統計データ分析 (MSc) 専門分野は、データ マイニングと機械学習のための計算および統計アルゴリズムに焦点を当てています。信号処理と機械学習 (MSc Tech) の専門分野は、正確な予測機械学習モデルのエンジニアリングに焦点を当てています。
データ サイエンス (MSc) 専門分野は、統計データ分析専門分野と同様のトピック領域をいくつか備えていますが、データ サイエンス (MSc) 専門分野は、データ サイエンスと人工知能のアルゴリズムと計算の側面により重点を置いています。
データ サイエンス (MSc) では、データ分析を理解し、データ クレンジング、統合、モデリングと予測、データとモデルのインタラクティブな探索などの必要なスキルを習得することを学びます。効率的なデータ マイニング アルゴリズムを通じた確率的アプローチから、ニューラル ネットワークを使用した柔軟なディープ ラーニングまで、さまざまな方法を学びます。また、データ分析結果を、説明的な要約と視覚化によって意思決定者に提示する方法も学びます。
データ サイエンス (MSc) は、計算科学および電気工学の修士課程の専門分野の 1 つです。
研究内容
現代の情報社会ではデータ分析が中心的な役割を果たしています。公共部門と民間部門の両方の組織が膨大なデータセットを収集しており、公開される公共部門のデータが増えています。しかし、組織にとって重要な資産であると考えられているデータは、分析されなければ役に立ちません。分析は、傾向やグループ化などの規則性を見つけ、データを組織内または散在するオンライン リポジトリ内の他のデータ セットに関連付けるために必要です。
分析には、データ クレンジングやその他の前処理、データ統合、モデリングと予測、データのインタラクティブで反復的な視覚化、仮説やモデルを改良するためのモデルなどのアクティビティが必要です。中間結果と最終結果を意思決定者に提示するには、視覚化とレポートの方法を習得する必要があります。成功するアナリストには、計算と統計の両方のトピックに関するスキルが必要です。
この専門分野では、前述のタスクに関する知識とスキルを持ち、データ分析の全体的なプロセスを理解する、計算および統計データ分析のトップレベルの専門家を教育します。
研究の構造
修士号は 120 ECTS 単位から成ります。1 ECTS 単位は、約 27 時間の学生の学習に相当します。専攻分野によって異なりますが、コースは 90 ECTS に相当し、残りの 30 ECTS は修士論文の完成に対して授与されます。プログラムの期間は 2 年間です。学生は通常、コースの修了に 3 学期、修士論文の準備に 1 学期を費やします。学習は 8 月下旬に始まり、学年は 5 月下旬に終了します。
コンピューティング サイエンスの修士課程は、理学修士号または技術科学修士号を取得できる 7 つの専門分野で構成されています。
- データサイエンス (修士)
- ヒューマンテクノロジーインタラクション (修士)
- ヒューマンテクノロジーインタラクション (技術修士)
- 信号処理と機械学習 (技術修士)
- ソフトウェア、ウェブ、クラウド (修士)
- ソフトウェア、Web、クラウド (技術修士)
- 統計データ分析 (MSc)。
修士課程に入学した学生は、以前の学位を補完する研究を求められることがあります。補完的な研究は学部でケースバイケースで決定されます (最大 60 ECTS 単位)。
Tampere University 、授業料を支払う学生を支援するために、限定された数の部分奨学金と早期割引を提供しています。
Tampere University授業料奨学金
Tampere University授業料奨学金は、成績優秀な応募者の中から選ばれた少数の学生に授与される、特別な機会です。選考基準が非常に厳しく、 Tampere University奨学金は、特に優秀な応募者にのみ個別に授与されます。奨学金はすべてのプログラムで授与されるわけではありません。
入学時に授与されるTampere University授業料奨学金は、プログラム期間中の授業料の 50% をカバーします。
早期割引
早期割引は、入学時にTampere University授業料奨学金を授与されていない、授業料を納入しているすべての学生が対象です。この早期割引では、初年度の授業料が2,000ユーロ割引となります。
学生は、入学に関する情報を受け取ってから 2 週間以内に、提供された学習場所を受け入れ、割引された初年度授業料を支払うことで、早期割引のオファーを利用できます。
このオファーは最初の学習年度のみ有効です。
入学時に受けられるこれらの特典に加えて、 Tampere Universityで学士号を取得した学生は、学士課程を3年間以内に卒業することを条件に、 Tampere Universityでの修士課程の初年度の授業料を2,000ユーロ減額される資格があります。
奨学金を申請するにはどうすればいいですか?
Tampere University奨学金の対象となるには、入学願書受付期間中に、入学願書の一部として奨学金に応募する必要があります。Studyinfo.fiで入学願書に使用したのと同じオンライン申請書を使用して、 Tampere University奨学金に応募してください。
Studyinfo.fi への入学申請の際に提出されたすべての申請情報（学歴に関する書類を含む）は、奨学金申請を審査する入学委員会に提供されます。奨学金は、すべての申請情報、学歴に関する書類、そして奨学金申請書（該当する場合）が考慮され、決定的な要素となる総合的な学業成績評価に基づいて授与されます。奨学金の決定は、入学に関する情報とともに通知されます。
早期割引は、 Tampere University授業料奨学金を授与されていないすべての授業料支払い学生に、別途申請なしで提供されます。
卒業生として、データ分析の知識とスキルを身につけ、データ分析プロセス全体を理解することができます。このようなアナリストは、分析会社に雇用されたり、ビッグデータを生成する企業の社内アナリストとして雇用されたり、政府機関、ジャーナリズム、保険、法執行機関、金融などの公的データと個人データを収集して分析する企業や組織に雇用されたりする可能性があります。公的および民間の研究と同様に。
他社との協力
学生は、自身の修士課程での学習に加えて、さまざまな分野の技術から職業研究まで、タンペレ高等教育コミュニティが提供する教育を最大限に活用することができます。
さらなる学習の機会
この修士号は、 Tampere Universityなどで博士課程を目指す場合に必要な背景を提供します。 Tampere Universityでは博士課程の授業料は無料です。