Mestre em Ciência da Informação Aplicada e Ciência de Dados
Lucerne, Suíça
DURAÇÃO
4 up to 8 Semesters
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo total, Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
01 Apr 2025
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Sep 2025
PROPINAS
CHF 1.300 / per semester *
FORMATO DE ESTUDO
Misturado
* taxa de inscrição: CHF 250
Introdução
Explore o que está oculto: estude informação aplicada e ciência de dados na Suíça
Os dados são o recurso do século XXI e a busca pelo aproveitamento do seu potencial económico e social exige um número crescente de especialistas e gestores que não só tenham sólidas competências técnicas e analíticas, mas também sejam capazes de aplicá-las como empreendedores criativos. A capacidade de reconhecer relações em grandes conjuntos de dados e de libertar o seu valor está a tornar-se cada vez mais uma competência essencial que as empresas e organizações estão ansiosas por adquirir, resultando numa forte procura de especialistas talentosos que possam utilizar este potencial para obter o melhor efeito.
Nosso programa multidisciplinar de mestrado em Informação Aplicada e Ciência de Dados prepara seus alunos para os desafios que enfrentarão como especialistas e gestores na economia digital. Como cientistas de dados com fortes competências aplicadas, terão uma vasta gama de opções de carreira em PME, empresas, instituições públicas e organizações sem fins lucrativos.
O que nos torna especiais ou por que você deve nos escolher para ter uma visão geral
- Está aberto a quem muda de carreira e mentes visionárias
Os campos da ciência de dados hoje são tão variados quanto as disciplinas da formação acadêmica de nossos alunos (ciências sociais e economia, ciências naturais, engenharia e humanidades). Assim, o programa de mestrado é projetado para indivíduos ambiciosos com diploma universitário, grande interesse em tecnologias de dados e habilidades analíticas acima da média. - Ele foi projetado para praticantes
Nossos especialistas em dados são altamente competentes no uso das consultas corretas, na interpretação das informações ocultas nos dados e na obtenção de insights para prever tendências e eventos – com o objetivo de ajudar as equipes de gestão, as organizações e a sociedade a tomar melhores decisões. Para esse fim, o programa de mestrado fornece aos futuros especialistas em dados não apenas profundo conhecimento em sua área, mas também habilidades consumadas para aplicá-la para obter o benefício ideal. Ao trabalhar em projetos, eles desenvolverão ainda mais seus conhecimentos, abordando problemas da vida real, encontrados em uma ampla gama de campos aplicados. - É flexível e individual
Os alunos têm muita flexibilidade no planejamento de seus estudos e podem determinar o início, a duração e a carga horária do curso com base em suas necessidades individuais. - É interdisciplinar
Nosso programa de mestrado enfatiza a natureza interdisciplinar da ciência de dados e cobre tópicos em áreas tão variadas quanto tecnologia, análise, design e gerenciamento. Isso garante que os alunos tenham uma experiência ampla e multidisciplinar e obtenham excelentes perspectivas como empresários ou pesquisadores. - É internacional
O programa de mestrado em língua inglesa em Informação Aplicada e Ciência de Dados tem uma orientação internacional baseada no projeto EDISON do Programa Europeu de Desenvolvimento Curricular, que faz parte do programa de pesquisa e inovação da UE “Horizonte 2020”.
The Big Ten - O que é preciso para se tornar um grande cientista de dados
- Questionando e pensando sobre dados
- Coletando, integrando e pré-processando dados
- Processar, explorar, analisar e interpretar dados
- Prever o comportamento de pessoas e sistemas
- Visualizando e contando histórias sobre dados
- Projetando e gerenciando projetos de dados
- Desenvolvendo modelos de negócios baseados em dados
- Projetando produtos e serviços de dados
- Aplicando dados em uma ampla variedade de campos
- Compreender questões legais e éticas
Admissões
Currículo
Conteúdo do Programa de Mestrado ou como é a jornada do nosso aluno
Nossos dez tópicos principais:
- Gestão de empresas digitais e liderança digital
- Inovação baseada em dados e o ecossistema de inovação de dados
- Projetando produtos e serviços de dados
- Engenharia de dados fundamental para cientistas de dados
- Análise de dados para cientistas de dados
- Aumentar a escala! Trabalhando com realmente Big Data
- Análise avançada para dados não estruturados
- Gerenciamento de projetos de dados e habilidades de comunicação profissional
- Experiência Domaine - Ciência de dados da vida real em ação
- Dissertação de Mestrado (incl. Estudo Preliminar)
Estrutura do curso
Ser flexível na criação do seu perfil
O conceito de "aplicado" está no cerne do nosso programa e, portanto, fornecemos aos alunos as habilidades técnicas, metodológicas, analíticas e de comunicação e os conhecimentos de que precisam ao trabalhar em projetos da vida real.
Curso
O Mestrado em Informação Aplicada e Ciência de Dados exige que os alunos obtenham 120 créditos no Sistema Europeu de Transferência de Créditos (ECTS). Na Lucerne University of Applied Sciences and Arts , um crédito geralmente equivale a 30 horas de curso, que inclui assistir às aulas, estudar individualmente, redigir trabalhos de conclusão de curso e fazer exames.
Idioma das instruções
A língua de ensino é o Inglês, existem apenas alguns módulos de língua alemã. No entanto, os alunos podem fazer o exame do módulo em alemão ou inglês, independentemente do idioma de instrução do módulo.
Módulos preparatórios
O primeiro semestre inclui cursos introdutórios aos importantes princípios básicos da Ciência de Dados Aplicada, como Ciência da Computação, Python, estatística e Design Experimental. Os alunos sem formação documentada nestas áreas deverão realizar os respectivos módulos preparatórios, que contam como parte do curso.
Módulos necessários
Em princípio, os alunos devem completar os módulos necessários para sua área; no entanto, isenções podem ser concedidas para aqueles que podem documentar ter concluído tal curso anteriormente.
Escolhendo os principais módulos eletivos
Os alunos devem escolher um certo número de disciplinas eletivas de um conjunto prescrito de tópicos. Esses módulos permitem que eles criem um perfil individual.
Escrevendo a Dissertação de Mestrado
Ao concluir a dissertação de mestrado, os alunos demonstram sua capacidade de gerenciar um projeto de dados da vida real, fazendo uma pesquisa completa e atendendo a altos padrões profissionais. O programa incentiva e apóia os alunos a trabalharem em estreita colaboração com parceiros da indústria, e a Dissertação de Mestrado (incl. Estudo preliminar), portanto, é uma parte integrante do programa.
Ganhar até 120 créditos ECTS com módulos flexíveis
O programa de mestrado consiste em módulos obrigatórios, incluindo a dissertação de mestrado (69 créditos ECTS) e módulos eletivos básicos em três áreas (51 créditos ECTS). Os módulos eletivos básicos permitem que os alunos desenvolvam seu perfil de forma mais próxima a um negócio, tecnologia ou área analítica específica.
Qual é o próximo?
O curso imerge os alunos em tarefas desafiadoras de especialização e gestão, cobrindo uma ampla gama de funções e indústrias. Ele também fornece uma excelente base para jovens empreendedores que buscam começar seu próprio negócio.
Galeria
Resultado do programa
Somos cientistas de dados. Qual é o seu superpoder?
Nossos alunos de mestrado aprenderão como acessar, integrar e preparar dados de uma variedade de fontes e reconhecer padrões em conjuntos de dados complexos. Então, eles os interpretarão e os usarão ao fazer previsões.
No entanto, as suas competências técnicas e metodológicas também devem corresponder à sua capacidade de comunicar eficazmente os conhecimentos obtidos a partir dos dados. Nossos alunos, portanto, aprendem a apresentar as descobertas derivadas dos dados de forma convincente e a descrevê-las corretamente de acordo com os padrões profissionais.
Nosso programa de mestrado também enfatiza fortemente a importância do uso responsável de tais dados e, portanto, cobre em profundidade as questões éticas, legais e sociais que surgem neste contexto.