Maestría en Estadística y Aprendizaje Automático

• Inicio: agosto de 2021
• Lugar de estudio: Linköping
• Nivel: segundo ciclo

El rápido desarrollo de las tecnologías de la información ha abrumado a la sociedad con enormes volúmenes de información generada por sistemas grandes o complejos de telecomunicaciones, robótica, medicina, negocios y muchos otros campos. Este programa de maestría cumple con los desafíos de aprender de estos volúmenes complejos mediante modelos y algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y otros métodos estadísticos intensivos en computadora. Al unirse a nosotros, aumentará la eficiencia y la productividad de los sistemas y los hará más inteligentes y autónomos.

Aprenda a hacer predicciones confiables

El programa se centra en métodos modernos de aprendizaje automático y gestión de bases de datos que utilizan el poder de las estadísticas para crear modelos eficientes y realizar predicciones fiables y decisiones óptimas. Obtendrá un profundo conocimiento teórico, así como experiencia práctica, gracias a una gran cantidad de trabajo de laboratorio. Si quieres complementar tus estudios con cursos en otras universidades, puedes participar en estudios de intercambio durante el tercer semestre.

Dependiendo de sus intereses, trabajará para su tesis en una empresa, una institución gubernamental o una unidad de investigación en LiU. Allí puede aplicar sus conocimientos a un problema real y conocer a personas que utilizan análisis de datos avanzados en la práctica o puede profundizar en la investigación.

Este programa es para usted si aspira a aprender a:

• mejorar la capacidad del software de reconocimiento de voz de un teléfono móvil para distinguir las vocales en un entorno ruidoso
• Proporcionar una alerta temprana de una crisis financiera mediante el análisis de la frecuencia de palabras relacionadas con la crisis en los medios financieros y foros de Internet.
• mejorar el marketing dirigido analizando los patrones de compra en las bases de datos de escáner de los supermercados
• construir un filtro de spam eficaz
• estimar el efecto que tendrá la nueva legislación de tránsito sobre el número de muertes en accidentes de tránsito
• utilizar un conjunto de datos de microarrays de ADN complejo para conocer los factores de riesgo del cáncer
• determinar el origen de una muestra de aceite de oliva con el uso de gráficos interactivos y dinámicos

Programa y detalles del curso

El programa tiene una duración de dos años y abarca 120 créditos, incluida una tesis.

El bloque introductorio de cursos contiene un curso de estadística básica que se recomienda para estudiantes con experiencia en ciencias de la computación o ingeniería, y un curso de programación que se recomienda para estudiantes que tienen un título en estadística o matemáticas. Los cursos Machine Learning, Advanced Data Mining, Deep Learning, Big Data Analytics, Computational Statistics y Bayesian learning constituyen el núcleo del programa.

Además, los estudiantes de maestría tienen la libertad de elegir entre cursos de perfil, destinados a fortalecer la competencia estadística y analítica de los estudiantes, y cursos complementarios, que permiten a los estudiantes enfocarse en áreas aplicadas particulares o cursos relevantes de otras disciplinas. Las oportunidades para estudios de intercambio se brindan durante el tercer semestre del programa.

Para obtener el título, los estudiantes deben haber aprobado 90 créditos ECTS de cursos que incluyen 42 créditos ECTS de los cursos obligatorios, un mínimo de 6 créditos ECTS de los cursos introductorios, un mínimo de 12 créditos ECTS de los cursos de perfil y, posiblemente, una cierta cantidad de cursos complementarios. Los estudiantes también deben haber defendido con éxito una tesis de maestría de 30 créditos ECTS.

Oportunidades profesionales

Un especialista en alta demanda

La demanda está aumentando rápidamente de especialistas capaces de analizar sistemas y bases de datos grandes y complejos con la ayuda de métodos modernos de uso intensivo de computadoras. Negocios, telecomunicaciones, TI y medicina son solo algunos ejemplos de áreas en las que nuestros estudiantes tienen una gran demanda y encuentran puestos analíticos avanzados después de graduarse.

Los estudiantes que aspiran a una carrera científica encontrarán en el programa la base ideal para futuras investigaciones. Muchos de los profesores del programa son investigadores reconocidos internacionalmente en los campos de estadística, minería de datos, aprendizaje automático, metodología de bases de datos y estadística computacional.

Requisitos de entrada

Licenciatura equivalente a un candidato sueco Examen en estadística, matemáticas, matemáticas aplicadas, informática, ingeniería o un título similar. Cursos completados con calificación aprobatoria en las siguientes materias:

• cálculo
• álgebra lineal
• Estadísticas
• programación

Inglés correspondiente al nivel de inglés en la educación secundaria superior sueca (Inglés 6 / B). Exención del sueco 3.

Selección especial

La selección se basará en:

Méritos académicos y carta de intención

Por lo tanto, cada solicitante debe adjuntar una carta de intención escrita en inglés, explicando por qué el solicitante desea estudiar en el programa, cómo se relaciona la formación académica del solicitante con los contenidos del programa y cómo la formación académica del solicitante coincide con el específico. requisitos del programa. Si hay cursos en las transcripciones del solicitante que coinciden con los cursos mencionados en los requisitos específicos, se recomienda al solicitante que nombre estos cursos en la carta de intención. También se recomienda que el solicitante incluya una descripción de otra experiencia relevante en la carta de intención (experiencia laboral, participación en el proyecto, etc. relacionada con los requisitos específicos del programa o con los contenidos del programa). Envíe su Carta de intención junto con otros documentos a Admisiones universitarias.