M.Sc. en ciencia de datos
Astana, Kazajstán
DURACIÓN
2 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
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TASAS DE MATRÍCULA
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FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* becas basadas en el mérito están disponibles
Introducción
La Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos es un programa de tiempo completo de dos años (120 créditos ECTS) en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Digitales (SEDS) en Nazarbayev University . Data Sciences es la disciplina científica que cubre la gama completa del ciclo de vida de los datos. Incluye métodos tanto teóricos como prácticos para organizar, procesar y analizar los datos y transformarlos en información y, cada vez más, información en "inteligencia" accionable.
El primer término de estudio está diseñado para proporcionar una base en los fundamentos del campo y proporcionar una línea de base para todos los flujos de admisión entrantes de varios campos de estudio de pregrado relacionados pero distintos. El programa incluye cursos básicos de disciplina y un conjunto de asignaturas optativas temáticas que brindan la continuidad del estudio a lo largo de los dos años.
El programa incluye cursos básicos de disciplina y un conjunto de asignaturas optativas temáticas que brindan la continuidad del estudio a lo largo de los dos años. Los cursos de disciplina se complementan con un arco de cursos que brindan hitos para el avance del programa y la finalización de la tesis. Este arco consta de un curso de Métodos de Investigación, Seminario de Investigación, una Propuesta de Tesis y luego un término final para concluir y defender el trabajo.
El programa ofrece una educación centrada en la investigación y el estudiante. El equilibrio del énfasis en los fundamentos, las innovaciones computacionales recientes, el análisis de big data y la inteligencia artificial aplicada estimularán y acelerarán los descubrimientos de conocimiento. El programa requiere una tesis de 30 ECTS como parte de los requisitos de finalización del título. Se alienta a los estudiantes a presentar los resultados de sus investigaciones en conferencias internacionales ya publicar sus resultados en revistas científicas.
Información general
- Campus: Astaná, Kazajistán
- Idioma: Inglés
- Modalidad de impartición: Jornada completa, presencial
- Duración: 2 años
- Créditos ECTS totales: 120
Facultad de Ingeniería y Ciencias Digitales
Nazarbayev UniversityLa Escuela de Ingeniería y Ciencias Digitales (NU SEDS) ha diseñado todos sus programas para revolucionar el entorno tradicional de aprendizaje de ciencias e ingeniería de conferencias y laboratorios para incluir componentes modernos que involucren a los estudiantes en ejercicios basados en proyectos de pensamiento crítico.
Como líderes de clase mundial en educación STEM, todos los graduados de NU SEDS ingresan al mercado global como expertos altamente calificados en su campo de estudio elegido. Nuestros graduados se convierten en innovadores que superan los obstáculos en las industrias de tecnología avanzada de Asia Central y Eurasia.
El SEDS promueve la misión de utilizar tecnologías e investigaciones avanzadas para dar forma a la experiencia de los estudiantes y capacitarlos en el pensamiento crítico y el diseño inventivo.
Los graduados de NU SEDS son codiciados en la comunidad mundial de ingeniería y ciencia digital debido a las perspectivas interdisciplinarias de nuestros estudiantes, esenciales para el avance de la industria y la infraestructura modernas.
socios estratégicos de Nazarbayev University
- Universidad de Duke, Escuela de Negocios Fuqua (EE. UU.)
- Universidad Nacional de Singapur, Escuela de Políticas Públicas Lee Kuan Yew (Singapur)
- La Universidad de Pensilvania (EE.UU.)
- La Universidad de Cambridge (Reino Unido)
- Escuela de Minas de Colorado (EE. UU.)
- La Universidad de Wisconsin-Madison (EE.UU.)
- Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh (EE.UU.)
- Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (EE.UU.)
- Las universidades asociadas de Oak Ridge (EE. UU.)
Admisión
Oportunidades profesionales
Posibles destinos profesionales:
- Analista de datos
- Analista de BI
- Ingeniero de procesamiento de datos
- Arquitecto de datos
- Explorador de datos