Mestrado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Mestrado em Ciência de Dados em Ciência de Dados e Inteligência Artificial

*Este Programa de Estudos de Impacto oferece aos estudantes elegíveis bolsas livres de aulas completas durante 2 anos, com uma taxa de avaliação e administração de 1.000€. Para iniciar este processo, preencha a sua candidatura online a partir do nosso website www.ebu.lu

Profissionais qualificados nas novas tecnologias da indústria 4.0 são indivíduos altamente procurados. A sua capacidade de decifrar a crescente complexidade no mundo da Data Science& I.A. é uma qualidade não só mais exigida como também adicionalmente recompensada em igual medida. A Ciência de Dados e a Inteligência Artificial estão entre os campos mais quentes do século XXI, que terão impacto em todos os segmentos do quotidiano até 2025, do transporte e logística aos cuidados de saúde e serviço ao cliente.

O Mestrado em Ciência de Dados e I.A. fornece formação em métodos de ciência de dados, enfatizando perspetivas estatísticas. Este programa de mestrado oferece um amplo treinamento sobre as habilidades mais solicitadas em Ciência de Dados e Inteligência Artificial com exposição prática a ferramentas e tecnologias críticas, incluindo R, Python, Big Data, Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural, Deep Learning e Tableau. Receberá uma fundamentação profunda na teoria, bem como as competências técnicas e práticas da Ciência de Dados& A.I.

Métodos de Ensino e Estilo

O programa Master of Data Science e IA oferece tudo o que uma pessoa precisa para dominar essas duas disciplinas complementares. O currículo abrange todos os conceitos de Ciência de Dados e Inteligência Artificial ajudando-o a dominar as competências especializadas que as organizações em todo o mundo procuram atualmente. Este programa de mestrado de ciência de dados e IA abrange habilidades de ciência de dados e inteligência artificial com exposição prática a ferramentas e tecnologias críticas , incluindo R, Python, Big Data, Machine Learning, Processamento de Linguagem Natural, Deep Learning e Tableau.

A sua aprendizagem teórica será a um alto nível matemático, enquanto as habilidades técnicas e práticas que você ganhará lhe permitirão aplicar métodos avançados de ciência de dados e estatística para investigar questões do mundo real.

Os alunos serão convidados a participar em eventos da semana do campus e seminários uma vez antes de se formarem. No entanto, a participação em mais de uma semana do campus é também permitida e incentivada. Durante a semana do campus, os alunos irão realizar exames de final de período, visitar empresas e indústrias notáveis, e socializar e fazer rede entre si.

O Luxemburgo não é apenas um centro financeiro, é uma cidade multicultural e sede de muitas instituições europeias. Entre a tradição e a modernidade. Poderá desfrutar de diferentes paisagens de parques naturais, castelos medievais, e inúmeros trilhos pedestres ou de BTT por toda a região. O Luxemburgo e o Chateau Wiltz dão-lhe as boas-vindas.

Porquê escolher este curso?

Um papel de Data Science e Inteligência Artificial exige uma amálgama de experiência, conhecimento e discernimento para usar as ferramentas e tecnologias corretas. É uma sólida escolha de carreira para profissionais novos e experientes. Os aspirantes a profissionais de qualquer formação com um espírito analítico são os mais adequados para prosseguir este programa de mestrado duplo em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.

Os cursos aqui apresentados oferecem um menu de escolhas em cada disciplina necessária, calibrado de acordo com as suas habilidades, experiência e objetivos futuros. O Master of Data Science and AI é um programa de licenciatura de um ano especificamente desenvolvido para preparar graduados como a próxima geração de profissionais e gerentes de TI.

O objetivo do Mestrado em Ciência de Dados& A.I. é garantir que os estudantes sejam capazes de se envolver de forma eficaz num mundo cada vez mais globalizado, diversificado e multifacetado, tendo adquirido as competências necessárias. No final do programa, os alunos serão capazes de se envolver confiantemente como:

• Especialistas em Algoritmo
• Analista de Negócios
• Estatista
• Estrategista de Dados

Resultados da aprendizagem do Mestrado em Ciência dos Dados e Inteligência Artificial

Os objetivos de aprendizagem da EBU destinam-se a potenciar a aprendizagem dos alunos nas seguintes áreas: comunicação, raciocínio ético, competências analíticas, tecnologias de informação, visão global, pensamento crítico e compreensão da sinergia. Após a conclusão do Mestrado, os formandos terão, entre outros:

• Compreensão aprofundada da estrutura de dados e manipulação de dados.
• Compreender modelos de aprendizagem supervisionados e não supervisionados, incluindo regressão linear, regressão logística, clustering, redução da dimensionalidade, K-NN e pipeline.
• Executar computação científica e técnica usando o pacote SCIPy e seus subpacotes, incluindo Integrar, Optimizar, Estatística, IO e Weve.
• Obtenha experiência em computação matemática usando o NumPy e o Scikit-Learn.
• Dominar os conceitos de motor de recomendação e modelação de séries temporais.
• Compreender os princípios, algoritmos e aplicações de Machine Learning.
• Saiba os aplicativos da Inteligência Artificial em vários casos de uso em diferentes áreas, como atendimento ao cliente, serviços financeiros, área de saúde e muito mais.
• Implementar técnicas clássicas de Inteligência Artificial, como algoritmos de pesquisa, redes neuronais e rastreamento.
• Aprender a aplicar técnicas de Inteligência Artificial para a resolução de problemas e explicar as limitações das técnicas atuais de Inteligência Artificial.
• Desenhe e construa os seus próprios agentes inteligentes e aplique-os para criar artificiais práticos.
• Projetos de inteligência incluindo jogos, modelos de Machine Learning, problemas de satisfação de restrições lógicas, sistemas baseados no conhecimento, modelos probabilísticos, funções de tomada de decisão de agentes e muito mais.
• Compreender os conceitos da TensorFlow, as suas principais funções, operações e o pipeline de execução.
• Dominar tópicos avançados como redes neuronais convolucionais, redes neuronais recorrentes, redes profundas de treinamento e interfaces de alto nível.
• Analisar dados usando Tableau e tornar-se proficiente na construção de painéis interativos.
• Entenda os diferentes componentes do ecossistema Hadoop e aprenda a trabalhar com o HBase, sua arquitetura e armazenamento de dados, aprendendo a diferença entre HBase e RDBMS e use Hive e Impala para particionamento.
• Entenda MapReduce e suas características, além de aprender a ingerir dados usando o Sqoop e o Flume.
• Compreender os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural utilizando a biblioteca mais popular; Python Natural Language Toolkit (NLTK).

Factos

• Duração: 2 Anos
• Créditos: 90 ECTS
• Formato: Tempo Inteiro ou Parcial
• Língua: Inglês
• Datas de início: setembro

Estrutura do Programa