Master of Science in Data Science and Machine Learning (DAMA)

Diseño del programa

1er año

• DAMA50 Matemáticas para el aprendizaje automático
• Fundamentos DAMA51 en Ciencias de la Computación

Segundo año

• Técnicas y sistemas algorítmicos DAMA60 para ciencia de datos y aprendizaje automático
• DAMA61 Técnicas numéricas y computacionales para ciencia de datos y aprendizaje automático

Directrices para la selección de módulos

• El Programa está estructurado en dos (2) años, que incluyen cuatro (4) módulos de cursos obligatorios. Los estudiantes pueden elegir entre uno (1) y dos (2) módulos de cursos cada año académico.
• La elección de los módulos del curso de primer año es ilimitada; no hay restricción de prioridad al seleccionar entre DAMA50 y DAMA51.
• La selección de DAMA60 y DAMA61 es posible después de asistir a los módulos del curso del primer año (es decir, un estudiante puede seleccionar cualquier módulo de un año siempre que haya completado todos los módulos del año anterior o se registre para cualquier módulo restante). módulos anteriores).
• No hay restricción de prioridad al seleccionar entre DAMA60 y DAMA61.
• Para la adquisición del título de Máster es necesaria la superación de los cuatro módulos obligatorios del curso.

Al completar con éxito el programa, los graduados habrán obtenido:

• Comprensión de los principios y métodos básicos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
• Capacidad para utilizar métodos para recopilar, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos (big data).
• Capacidad para analizar big data y utilizarlos con fines de clasificación y predicción.
• Capacidad para utilizar métodos de aprendizaje automático y algoritmos de optimización para la toma de decisiones.
• Capacidad para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones específicas en una variedad de campos científicos.
• Capacidad para utilizar métodos avanzados para presentar hallazgos para garantizar el análisis y la comunicación más efectivos.

Comprensión de los aspectos sociales y éticos del análisis y presentación de datos, la protección de la privacidad, la gestión de datos teniendo en cuenta el marco regulatorio que rige dichas actividades utilizando computadoras y la protección de la propiedad intelectual.