Maestría en Ciencia de Datos e IA

La revolución digital ha hecho que la ciencia de datos y la IA se conviertan en elementos cruciales de la vida cotidiana. El aprendizaje automático y las tecnologías y metodologías para procesar enormes cantidades de datos también están creando una gran cantidad de nuevas oportunidades. En consecuencia, los científicos de datos calificados y los ingenieros de inteligencia artificial tienen una gran demanda en todo tipo de situaciones. Este programa le ofrecerá una base sólida en el aprendizaje automático, lo que dará como resultado una fantástica variedad de opciones después de la graduación.

La ciencia de datos es un campo altamente interdisciplinario, que utiliza datos para obtener una comprensión y un conocimiento más profundos para respaldar la toma de decisiones. Las aplicaciones son numerosas, desde las ciencias naturales y la atención médica hasta los negocios y las finanzas. Los métodos computacionales relevantes incluyen algoritmos para recopilar y manejar datos a gran escala, métodos estadísticos como el modelado bayesiano y técnicas de aprendizaje automático como las redes neuronales profundas.

La IA se ocupa del diseño y la construcción de sistemas inteligentes. Los avances recientes han llevado el campo al siguiente nivel, y actualmente está experimentando cambios rápidos. Las técnicas de aprendizaje automático dentro de la IA permiten que las computadoras realicen tareas complejas para las que no han sido programadas explícitamente; ejemplos exitosos de esto incluyen traducción automática, visión por computadora, juegos y vehículos autónomos.

Este programa educa a los ingenieros para que asuman una amplia variedad de desafíos en el manejo y análisis de diferentes tipos de datos, utilizando y desarrollando software en aplicaciones complejas de uso intensivo de datos y relacionadas con la IA. Se requiere una excelente comprensión tanto de la teoría como de la práctica, incluidas las posibilidades y limitaciones de las tecnologías existentes y en evolución, y cómo aplicarlas de manera responsable.

El programa proporcionará una base sólida en aprendizaje automático, estadísticas y optimización, con una comprensión profunda de las técnicas de modelado matemático necesarias para extraer información útil de grandes cantidades de conjuntos de datos complejos, y las habilidades computacionales y los algoritmos necesarios para trabajar con ellos. . También se familiarizará con una variedad de problemas comunes dentro de la ciencia de datos y la IA que se pueden resolver con dichas técnicas.

Obtendrá una comprensión de cómo y por qué funcionan ciertos modelos y algoritmos y podrá identificar las oportunidades y posibilidades que ofrecen, combinando métodos nuevos y existentes para crear soluciones eficientes a problemas del mundo real. Podrá aprender continuamente en estos campos en rápida evolución, comunicándose con expertos y legos por igual en dominios de problemas específicos. También obtendrá la información necesaria para comprender e influir en los roles futuros de la ciencia de datos y la IA en la sociedad en general. Este programa será su boleto a una gran variedad de oportunidades en un campo dinámico, emocionante y de rápida evolución.

​Carrera

Existe una gran demanda de ingenieros con una base sólida en ciencia de datos e inteligencia artificial, y a medida que la potencia computacional y la cantidad de datos disponibles aumentan rápidamente, la necesidad seguirá creciendo. El programa conducirá a una amplia gama de oportunidades profesionales dentro de muchos dominios de aplicación diferentes, p. prácticamente todas las demás disciplinas de ingeniería, así como dentro de la medicina y las finanzas. Estará bien equipado para seguir una carrera en la industria o el gobierno, así como para realizar más estudios de doctorado y una carrera académica.

Cualquier organización que trabaje con el análisis de datos y/o el desarrollo de herramientas computacionales, ya sea como su producto final real o como un medio para mejorar aún más el trabajo interno, requiere científicos de datos e ingenieros de IA. Dichos procesos suelen ser iterativos, y en cada paso se necesitan habilidades tanto en ciencia de datos como en ingeniería de inteligencia artificial:

• Gestión de datos: recopilación, limpieza, transformación y almacenamiento de datos.
• Análisis de datos: identifique tendencias, patrones y relaciones en grandes conjuntos de datos.
• Desarrollo de herramientas: usar, desarrollar y mejorar algoritmos y herramientas informáticas inteligentes para que sean robustos, flexibles y escalables
• Aprendizaje automático: entrene y pruebe herramientas y aplicaciones con datos limpios y relevantes
• Comunicación: interpretar, visualizar y comunicar hallazgos importantes del análisis de datos
• Toma de decisiones: apoyar y mejorar el proceso de toma de decisiones

Requisitos generales de entrada

Licenciatura en Ciencias, Ingeniería, Tecnología o Arquitectura.

Para cumplir con el requisito general de ingreso para un programa de maestría en Chalmers (en el nivel avanzado/el segundo ciclo), el futuro estudiante debe tener un título equivalente a una licenciatura sueca (mínimo 3 años, 180 créditos de educación superior suecos) en Ciencias, Ingeniería, Tecnología o Arquitectura.

• Todos los solicitantes deben documentar sus calificaciones académicas formales para demostrar su elegibilidad. Solo la documentación de universidades reconocidas internacionalmente será aprobada por el Consejo Sueco de Educación Superior, que administra el sitio web universityadmissions.se.
• Si un solicitante también es titular de un segundo título, como una maestría, que puede ser para cumplir con requisitos (del curso) específicos, no puede usarse para cumplir con el requisito general de ingreso por sí solo.

En tu último año de Licenciatura

Se pueden aceptar estudiantes en su último año de estudios que aún no cuenten con la documentación de su título a punto de completarse.

Restricciones

Los grados que se construyen unos sobre otros no pueden consistir en el mismo curso

Los solicitantes que cumplan con los requisitos generales de ingreso para los programas de segundo ciclo (nivel de maestría) y eventualmente con los requisitos de ingreso específicos pueden ser admitidos en un programa de maestría. Los solicitantes no podrán ser evaluados como no calificados en los méritos académicos habilitantes que incluyan asignaturas del plan del programa en aquellos programas a los que hayan postulado en caso de que ello ocurra.

Cursos incluidos en un título de primer ciclo obtenido (nivel de licenciatura) o calificación profesional de al menos 180 cr. (180cv) o la titulación extranjera equivalente que sean requisitos previos para los títulos de máster no podrán estar incluidos en los títulos superiores. Esto también se aplica a los cursos de requisitos previos para los programas de maestría, independientemente de si están incluidos en la calificación subyacente. *

*) Marco local de calificaciones para Chalmers University of Technology : calificaciones de primer y segundo ciclo.

Restricciones para ciudadanos de la República Popular Democrática de Corea (Corea del Norte)

Chalmers no puede admitir solicitantes con ciudadanía de la República Popular Democrática de Corea solo a cualquier programa o curso, debido al Reglamento (UE) 2017/1509 del Consejo, de 30 de agosto de 2017, relativo a medidas restrictivas contra la República Popular Democrática de Corea y por el que se deroga el Reglamento (CE) 329/2007.

Para los solicitantes con doble ciudadanía de los cuales uno es de la República Popular Democrática de Corea y el otro de otro país, la ciudadanía del otro país tiene prioridad a este respecto.​