データサイエンスのマスター
Helsinki, フィンランド
存続期間
2 Years
言語
英語, フィンランド語, スウェーデンの
ペース
フルタイム
申請期限
申請期限の申請
最も早い開始日
最も早い開始日をリクエストする
授業料
EUR 18,000 / per year *
学習形式
校内で
* EU / EEA以外の学生向け
序章
ビッグデータの助けを借りて難破を防ぐ方法は?
データサイエンスは、コンピュータサイエンスと統計を組み合わせて、業界や科学の多くの分野におけるエキサイティングなデータ集約型の問題を解決します。社会のあらゆる分野でデータが収集および分析されるにつれて、プロのデータサイエンティストの需要は高く、さらに成長するでしょう。
データサイエンスの学際的なマスタープログラムでは、複雑なデータ分析の問題の解決策を構築するために必要なスキルと知識を備えた、産業と科学のデータ集約型の分野で働くように訓練されています。
勉強する
データサイエンス修士課程の学位は、コアコース、選択的データサイエンスコース、およびその他のコースに分割された120単位で構成されています。データサイエンス修士課程プログラムの研究には、さまざまな研究方法(講義、演習、プロジェクト、セミナー、個別およびグループの両方で行われる)を含む、理論的および実践的な要素の両方が含まれます。特に応用データサイエンスでは、問題ベースの学習方法も使用しているため、現実の問題に対処できます。
また、研究全体を通して、科学的記述法や口頭発表などのアカデミックスキルを練習します。現場での実務経験を積むために、学位にインターンシップを含めることをお勧めします。
入場料
カリキュラム
コア研究 35 cr
4 つの必須のデータ サイエンス コース (20 cr)
専門的なデータ サイエンス スキルに関する義務的な学習: アカデミック スキル、セミナー、プロジェクト (15 cr)
専門研究 25-55 cr
指定されたリストから少なくとも 5 つの選択データ サイエンス コース (25 ~ 55 時間)
その他の研究 (0-30 cr)
あらゆる科目のコース/モジュールを自由に選択 (0 ~ 30 cr)
論文制作 30 cr
修士論文 (30 cr)
修士論文
修士論文では、論文のテーマへの精通、必要な研究方法の習得、科学的思考能力、学術論文の熟練度を証明します。論文には、研究課題の定義、関連文献のレビュー、研究課題に対する答えを展開する理論的、建設的、または経験的な部分が含まれている必要があります。研究資料の収集と処理、執筆プロセスを含む論文の作業量は、フルタイムの研究のほぼ 1 学期に相当します。
データサイエンスを研究する方法
University of Helsinkiデータサイエンスを学ぶには多くの方法があります。オプションには次のものがあります。
私たちのプログラムでデータサイエンスの修士号を取得しましょう
- 1月の年間申請ラウンドで申請できます(以下の例外に該当しない限り)。
- 2017 年以降に開始された理学部学士プログラムの学生の場合は、修士プログラムの選択に関する学部の指示を参照してください。
- 2017年春以前に入学した理学部の学生の皆さんは、教員異動表をご覧ください。
プログラムが提供する個別のデータ サイエンス コースとモジュールを受講する
- 詳細については、他の学位プログラムの推奨モジュールを参照してください。当プログラムの受講者でなくても、個別の講義コースを受講することも可能です。
- これらのコースとモジュールはデータサイエンスの学位を与えるものではありませんが、データサイエンスのトピックの紹介として役立ち、後でデータサイエンスMScプログラムに応募することになった場合、学位にカウントされます。
他のプログラムからドメイン固有のデータ サイエンス コースを受講する
- 他の学部やプログラムでは、専門分野に合わせたデータ サイエンスのコースを提供しています。たとえば、データ サイエンスのコースは、デジタル人文科学、計算社会科学、生命科学情報学などの分野で提供されています。コースとその前提条件については、Web ページをご覧ください。
データサイエンスに役立つ他の一般的な手法の研究を取り上げます
- 他のプログラムでは、データ サイエンスにも適用できる手法に関するコースを提供しています。このようなプログラムの例には、コンピューター サイエンス、数学と統計、言語技術などがあります。コースとモジュール、およびその前提条件については、Web ページを参照してください。
データ サイエンス修士課程プログラムは、他のプログラムの学生向けのモジュールを提供します。個別の講義コースは他の学生が受講することもできます。
ギャラリー
プログラムの成果
データサイエンスを選ぶ理由
データ サイエンスの修士課程プログラムを卒業すると、データ サイエンスの中心的な概念、理論、研究方法に関する確かな知識と応用スキルが得られます。特に、次のことができるようになります。
- 現代の基礎となる一般的な計算原理と確率論的原理を理解します。機械学習とデータマイニングのアルゴリズム
- さまざまな計算および統計手法を適用して科学データやビジネス データを分析します。
- データの収集と使用の目的に対する各方法の適合性を評価します。
- 高性能コンピューティング プラットフォームを使用して、最先端の機械学習ソリューションを効率的に実装します。
- 新しい知識を発見するために、調査や実験を体系的に利用して創造的な作業に取り組みます。
- 結果を明確かつわかりやすい方法で報告する。そして
- 科学データと産業データを分析して、新しいアプリケーションを考案し、意思決定をサポートします。
奨学金と資金
Our scholarship program is for students who are applying to the University of Helsinki. These scholarships are intended for excellent students from outside the EU/EEA, who wish to complete a Master's program at the University of Helsinki. Grants can be applied while applying to the University of Helsinki’s Master’s programs.
For more information about scholarships, please visit the university website.
キャリアの機会
産業界と科学にはデータが氾濫しており、それを理解するのに苦労しています。大規模で異種データを含むデータを分析する訓練を受けた人材が緊急に求められています。このため、チャンスは劇的に増加すると予想されます。学際的なデータ サイエンスの修士課程プログラムでは、複雑なデータ分析の問題に対するソリューションを構築するために必要なスキルと知識を身につけ、産業や科学のデータ集約型分野で働くことができるように訓練されます。