Master in Data Science i automatyczne uczenie się + 60 kredytów ECTS

Data Science to stale ewoluująca dziedzina, która koncentruje się na analizie, interpretacji i ekstrakcji wiedzy dużych zestawów danych. Obecnie, ze względu na rosnącą liczbę danych, coraz częściej występuje potrzeba rozwoju specjalistów w naukach danych. Możliwość korzystania z tego ogromnego źródła informacji i korzystania z nich w automatycznym uczeniu się jest niezwykle potężnym narzędziem. Ten Master in Data Science i Automatic Learning zapewnia solidne i pełne szkolenie z praktycznym i teoretycznym podejściem. Mistrz daje uczniom umiejętności niezbędne do rozwiązywania wyzwań związanych z analizą danych i automatycznego uczenia się w różnych kontekstach.

- Przejrzyj programowanie strukturalne. - Zobacz opracowanie i projektowanie interfejsów użytkownika. - Badaj dostęp do baz danych, a także jego używanie, użycie i zarządzanie. - Zrozum główne punkty wydobycia danych. - Pogłębiaj wykonanie sztucznej inteligencji. - TYLKO WARTOŚĆ uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

Profile Master in Data Science i Automatic Learning mają szeroki zakres możliwości pracy. Mogą działać jako naukowcy danych, analitycy danych, automatycznych inżynierów uczenia się lub konsultantów analizy danych w firmach z różnych sektorów, takich jak technologia, finanse i ekonomiczne, zdrowie i marketing.

Ten magister w dziedzinie nauki danych i automatyczne uczenie się przygotowuje studentów do zastosowania zaawansowanych technik i metod w naukach danych i automatycznym uczeniu się. Poprzez programowanie ustrukturyzowane, projektowanie interfejsu i dostęp do baz danych, uczniowie zdobywają praktyczne umiejętności w celu opracowania solidnych aplikacji i systemów. Ponadto uczą się technik zagwarantowania jakości swoich projektów.

Master in Data Science i automatyczne uczenie się jest skierowane do obu specjalistów z wcześniejszą wiedzą, technikami komputerowymi i tymi, którzy chcą zaktualizować swoje umiejętności w tych obszarach w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na profesjonalistów w dziedzinie nauki danych. Biorąc pod uwagę studentów tej gałęzi, chcą się pogłębić.

Szkolenie to nie jest uwzględnione w zakresie oficjalnych szkoleń regulowanych (edukacja niemowląt, edukacja podstawowa, wykształcenie średnie, oficjalne szkolenie zawodowe FP, Backalaureate, University, oficjalne mistrz i doktorat uniwersytetu). Jest to zatem uzupełniające się i/lub specjalizacyjne szkolenie, mające na celu zdobycie określonych umiejętności, umiejętności lub zdolności zawodowej natury, możliwość ledwo uzasadniania w klatkach roboczych i/lub konkurencjach opozycyjnych, zawsze w sekcji szkolenia uzupełniającego i/lub ciągłego szkolenia zawsze niezbędne do przeglądu konkretnych wymagań pracy publicznej pracy na rynku pracy w pracy publicznej.