Голдсмитс, Лондонский университет, MSc, Data Science

Магистратура "MSc Data Science" дает студентам технические и практические навыки анализа больших данных, которые крайне востребованы у работодателей в сфере бизнеса, цифровых медиа и научных исследований.

Скорость создания данных постоянно растет. По данным компании IBM, сегодня в мире производится 2,5 квинтиллионов байтов данных в день. В это число входят самые разные виды данных, от биомедицинских данных до информации в социальных сетях и от наблюдения за климатом до платежных операций. В этом огромном объеме данных скрывается ключ к успеху во многих отраслях, от бизнеса и маркетинга до создания лекарства от рака и борьбы с изменением климата.

Мы создаем данные гораздо быстрее, чем можем их анализировать и использовать. Науке и производству нужно новое поколение специалистов по обработке данных. Они должны уметь работать со статистическими данными и анализировать огромные объемы информации.

Программа "MSc Data Science" дает выпускникам все необходимые навыки. Студенты изучают математические основы статистики, учатся извлекать информацию из массива данных, знакомятся с машинным обученем, а также применяют полученные знания на практике и реальных данных.

Помимо работы со статистикой, студенты также знакомятся с вычислительными методами, которые нужны для эффективного анализа больших массивов данных. Обучающиеся применяют полученные навыки на разных видах реальных данных под контролем ведущих специалистов отрасли. Студенты работают с различными типами данных - анализируют тренды в социальных сетях, делают финансовые прогнозы, извлекают информацию о музыке из аудиофайлов. 

Завершающим этапом обучения является выпускной проект, в рамках которого студенты могут применить полученные навыки на основе собственных интересов и проводят анализ реальных данных по своему выбору. 

Программа включает:

• Надежную базу знаний по извлечению данных, статистике и машинному обучению.
• Применение знаний с использованием реальных данных, в том числе, социальных сетей, биомедицинских и финансовых данных с помощью Hadoop (инструмента, которым пользуются Yahoo!, Facebook, Google, Twitter, LinkedIn, IBM, Amazon и многие другие компании), R и других специализированных программ.
• Возможность работать с распространенным ПО, включая Apache.