統計と機械学習の修士号
Linköping University
重要な情報
キャンパスの場所
Linköping, スウェーデン
言語
英語
学習フォーマット
校内で
間隔
4 学期
ペース
フルタイム
授業料
SEK 271,200 / per year *
申請期限
情報をリクエストする
最も早い開始日
Aug 2024
* EU、EEA、スイス以外の学生のみ
序章
- 開始:2021年8月
- 学習場所:リンショーピン
- レベル:2番目のサイクル
情報技術の急速な発展は、電気通信、ロボット工学、医学、ビジネス、および他の多くの分野からの大規模または複雑なシステムによって生成される膨大な量の情報で社会を圧倒しました。この修士課程は、機械学習、データマイニング、およびその他のコンピューター中心の統計的手法からのモデルとアルゴリズムによって、これらの複雑なボリュームから学習するという課題に対応します。私たちに参加することで、システムの効率と生産性が向上し、システムがよりスマートで自律的になります。
信頼できる予測を行うことを学ぶ
このプログラムは、統計の力を利用して効率的なモデルを構築し、信頼性の高い予測と最適な決定を行う、機械学習とデータベース管理からの最新の手法に焦点を当てています。膨大な量の実験室での作業から、深い理論的知識と実践的な経験を得ることができます。他の大学のコースで研究を補完したい場合は、第3学期の交換留学に参加できます。
興味に応じて、LiUの企業、政府機関、または研究部門で論文に取り組みます。そこで、実際の問題に知識を適用して、実際に高度なデータ分析を使用する人々に会ったり、調査をより深く掘り下げることができます。
このプログラムは、次の方法を学びたい場合に適しています。
- ノイズの多い環境で携帯電話の音声認識ソフトウェアが母音を区別する能力を向上させる
- 金融メディアおよびインターネットフォーラムでの危機関連の単語の頻度を分析することにより、金融危機の早期警告を提供する
- スーパーマーケットのスキャナーデータベースのショッピングパターンを分析して、ダイレクトマーケティングを改善する
- 効果的なスパムフィルターを構築する
- 新しい交通法が交通事故による死者数に与える影響を推定する
- 複雑なDNAマイクロアレイデータセットを使用して、がんの危険因子について学ぶ
- インタラクティブで動的なグラフィックスを使用して、オリーブオイルサンプルの由来を特定する
シラバスとコースの詳細
このプログラムは2年間にわたって実行され、論文を含む120単位を含みます。
コースの紹介ブロックには、コンピュータサイエンスまたはエンジニアリングのバックグラウンドを持つ学生に推奨される基本的な統計のコースと、統計学または数学の学位を持つ学生に推奨されるプログラミングのコースが含まれています。コースは、機械学習、高度なデータマイニング、ディープラーニング、ビッグデータ分析、計算統計、ベイジアン学習のコースで構成されています。
さらに、修士課程の学生は、学生の統計的および分析的能力を強化することを目的としたプロファイルコースと、他の分野の特定の応用分野または関連コースに集中できるようにする補足コースから自由に選択できます。交換留学の機会はプログラムの第3学期中に提供されます。
学位を授与されるためには、必須科目の42 ECTS単位、入門科目の最低6単位、少なくとも12科目のECTS単位の科目、いくつかの相補的なコース。また、30のECTS単位の修士論文を擁護しなければなりません。
キャリアの機会
需要の高いスペシャリスト
現代のコンピューター中心の方法の助けを借りて、大規模で複雑なシステムやデータベースを分析できる専門家の需要は急速に高まっています。ビジネス、電気通信、IT、および医学は、学生が需要が高く、卒業後に高度な分析のポジションを見つける分野のほんの一例です。
科学者としてのキャリアを目指す学生は、このプログラムが将来の研究の理想的な背景であると感じます。プログラムの講師の多くは、統計学、データマイニング、機械学習、データベース方法論、計算統計学の分野で国際的に認められた研究者です。
エントリー要件
統計学、数学、応用数学、コンピューターサイエンス、エンジニアリング、または同様の学位におけるスウェーデンのKandidatexamenに相当する学士号次の科目で合格点を取得して完了したコース:
- 微積分
- 線形代数
- 統計学
- プログラミング
スウェーデンの高等教育における英語のレベルに対応する英語(英語6 / B)。スウェーデンの免除3。
特別な選択
選択は以下に基づきます。
学術的メリットと意図の手紙
したがって、各志願者は英語で書かれた志望状を同封し、志願者がプログラムで勉強したい理由、志願者の学歴がプログラムの内容とどのように関連しているか、志願者の学歴が特定の内容にどのように一致しているかを説明する必要がありますプログラムの要件。申請者の筆記録に、特定の要件に記載されているコースと一致するコースがある場合、申請者は、これらのコースにインレターで名前を付けることをお勧めします。また、志望状に他の関連する経験の説明を含めることをお勧めします(プログラムの特定の要件またはプログラムの内容に関連する職歴、プロジェクトへの参加など)。大学入学許可書に他の書類と一緒に趣意書を提出してください。
入場料
カリキュラム
1学期(2024年秋)
- 732A60 --- 高度な学術研究 --- 3
- 732A93 --- 統計的手法 --- 6
- 732A94 --- R による高度なプログラミング --- 6
- 732A98 --- 視覚化 --- 6
- 732A90 --- 計算統計学 --- 6
- 732A99 --- 機械学習 --- 9
2学期(2025年春)
予備コース
- 732A54 --- ビッグデータ分析 --- 6
- 732A55 --- ニューラルネットワークと学習システム --- 6
- 732A56 --- Web プログラミング --- 6
- 732A70 --- Python 入門 --- 3
- 732A75 --- 高度なデータ マイニング --- 6
- 732A78 --- ディープラーニング --- 3
- 732A91 --- ベイズ学習 --- 6
- 732A97 --- 多変量統計手法 --- 6
- 753A01 --- スポーツ分析 --- 6
3学期(2025年秋)
予備コース
- 732A51 --- バイオインフォマティクス --- 6
- 732A57 --- データベース技術 --- 6
- 732A63 --- 確率論 --- 6
- 732A66 --- 意思決定理論 --- 6
- 732A76 --- 研究プロジェクト --- 6
- 732A80 --- 時系列とシーケンスの学習 --- 6
- 732A92 --- テキストマイニング --- 6
- 732A96 --- 高度な機械学習 --- 6
- 732A98 --- 視覚化 --- 6
セメスター 4 (2026 年春)
予備コース
- 732A64 --- 統計学修士論文 --- 30
奨学金と資金
奨学 金
リンシェーピング大学(LiU)は、優秀な留学生に限られた数の奨学金を提供しています。 一部のプログラムや国籍については、スウェーデン研究所を通じて奨学金を申請することも可能です。 スウェーデンでの研究のための他の資金提供の機会もあります。
劉国際奨学金
LiU国際奨学金は、授業料を支払う必要がある、重要な学業の可能性を秘めた国際的な修士号の学生を支援することを目的としています。 LiU国際奨学金を授与された学生の授業料は、25、50、または75%削減されます。 これらの奨学金は、新入生に限られた数で提供しています。
応募する資格はありますか?
リンシェーピング大学の修士課程に出願し、以下の条件をすべて満たす学生は、奨学金を申請する資格があります。
- 一次入学期限までに申請した
- 期限までに必要書類をすべて提出した
- リンシェーピング大学の修士課程を最優先事項として選択した(1つ中4位にランクされています)
- 第一次選考結果通知書(例年4月上旬)で第一志望が認められた場合
- 授業料を支払う必要があります。
スウェーデン留学のための奨学金
スウェーデン研究所奨学金
政府機関であるスウェーデンインスティテュート(SI)は、研究のレベル、出身国、および研究の目的に応じて、さまざまな奨学金を提供しています。 SI奨学金の申請期間はさまざまです。 SI奨学金とその申請方法の詳細をお読みください ウェブページ.
その他の奨学金
多くの協会、財団、その他の組織が、スウェーデンでの研究のために奨学金や旅行助成金を提供しています。 StudyinSweden.se の公式ウェブサイトには、多くの国の学生または特にあなたの国からの奨学金を探すことができるリソースのリストが照合されています。
キャリアの機会
キャリアの機会
需要の高いスペシャリスト
最新のコンピューター集約型の方法を利用して、大規模で複雑なシステムやデータベースを分析できるスペシャリストに対する需要が急速に高まっています。ビジネス、電気通信、IT、および医学は、学生の需要が高く、卒業後に高度な分析ポジションを見つける分野のほんの一例です。
科学的なキャリアを目指す学生は、プログラムが将来の研究のための理想的な背景であることがわかります。プログラムの講師の多くは、統計、データマイニング、機械学習、データベース方法論、計算統計の分野で国際的に認められた研究者です。