Master of Science in Data Science
Biot, 法国
硕士
期间
24 个月
语言
英语
步伐
全职
报名截止日期
15 May 2026
最早开始日期
Sep 2026
学费
EUR 9,000 / per year *
学习形式
在校园
* 欧盟学生 6000 欧元,非欧盟学生 12000 欧元
The "Big Data" phenomenon is rooted in the field of data science and engineering, which aims at developing both computer and mathematical tools for data storage, processing, and analytics. An increasing volume of data is daily produced by modern-day industrial processes (in fields such as energy, intelligent transport systems, health, tourism, and many others, etc.), and fuelled by the rise of multimedia content being shared and the Internet of Things in our daily life. Artificial Intelligence is now empowering applications that require large-scale and smart processing of data to build accurate predictive models.
Key Words: Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, Business Intelligence, Web Science, Artificial Intelligence
Objectives
- Combine computer and statistical sciences to develop cutting-edge and fundamental tools to efficiently address data processing problems.
- Learn how to develop methods, algorithms, and software capable to extract knowledge and insights out of huge masses of heterogonous data with several dimensions.
- Provide a cohesive blend of technical classes in machine learning, data mining, information extraction, and distributed systems coupled with fundamentals in Business, Innovation, and Project Management to develop profiles that are highly valued by corporate.
每个学期,学生需要在每个教学单元中确认一定数量的学分。该课程通过提供许多选修课程,提供了极大的灵活性。有关时间表组织的更多信息,请查阅学术时间表和常见问题解答。
第一学期秋季(十月至一月)
机器学习基础
- 机器学习和智能系统
数据科学基础
- 分布式系统和云计算
- 数据库管理系统实施
系统计算机科学
- 图像和视频压缩
- 数字图像处理
- 量子信息科学
- 软件开发方法
- 现代Web应用程序的交互设计与开发
人文社会科学1
- 如何采取正确的姿势,从想法进入市场!
- 可持续经济的挑战
- 管理简介
- 知识产权法
- 负责任的数字创新:风险,道德与技术
- 个人发展和团队领导
科技开放1
- 无线通信中的高级主题
- 提高研究意识
- 计算机架构
- 数字通信
- 仿真和仿真方法
- 图像和视频压缩
- 数字图像处理
- 工程师必备的数学方法
- 移动通信技术
- 移动建模
- 移动应用程序和服务
- 移动通信系统
- 移动系统和智能手机安全
- 操作系统
- 优化理论及其应用
- 量子信息科学
- 统计信号处理
- 安全通信
- 软件开发方法
- 系统和网络安全
- 使用UML设计嵌入式系统
- 现代 Web 应用程序的设计和开发
语言单元 ECTS:1.00
第二学期春季(二月至六月)
机器学习高级
- 算法机器学习
- 先进的统计推断
- 深度学习
人文社会科学2
- 业务模拟
- 法律 法律概述:合同、设立企业
- 项目管理
- 电信技术的社会学途径
- 个人发展和团队领导
- 网络策略和组织绩效
数学工具和网络科学
- 三维和虚拟成像(分析和综合)
- 物联网应用协议
- 高级统计
- 形式化方法-系统的形式化规范和验证
- 影像安全
- 通信系统的机器学习
- 物联网通信协议
- 语音和音频处理
- 语义网和信息提取技术
科技开放2
- 三维和虚拟成像(分析和综合)
- 应用程序协议
- 高级统计
- 提高研究意识
- 数字通信的计算方法
- 数字系统,软硬件集成
- 网络犯罪和计算机取证
- 形式化方法-系统的形式化规范和验证
- 硬件安全
- 影像安全
- 信息论
- 统计简介
- 通信系统的机器学习
- 移动高级网络
- 无线接入技术
- 网络软件化
- 运输规划
- 通信协议
- 无线电工程
- 研究计划
- 通信信号处理
- 语音和音频处理
- 排放和交通效率
- 语义网和信息提取技术
- 无线网络安全
语言(法语,如果学生已经流利的法语,则使用另一种语言)
第三学期秋季(十月至一月)
数据科学中的应用
- 图像和视频压缩
- 数字图像处理
- 移动应用程序和服务
- 优化理论及其应用
- 量子信息科学
- 系统和网络安全
- 现代Web应用程序的交互设计与开发
云安全和区块链
- 大数据和云的安全和隐私
- 多方计算和区块链
人文社会科学3
- 如何采取正确的姿势,从想法进入市场!
- 可持续经济的挑战
- 管理简介
- 知识产权法
- 负责任的数字创新:风险,道德与技术
- 个人发展和团队领导
科技开放3
- 无线通信中的高级主题
- 提高研究意识
- 计算机架构
- 数字通信
- 仿真和仿真方法
- 图像和视频压缩
- 数字图像处理
- 工程师必备的数学方法
- 移动通信技术
- 移动建模
- 移动应用程序和服务
- 移动通信系统
- 移动系统和智能手机安全
- 网络建模
- 操作系统
- 优化理论及其应用
- 量子信息科学
- 统计信号处理
- 安全通信
- 软件开发方法
- 标准化活动
- 系统和网络安全
- 使用UML设计嵌入式系统
- 现代 Web 应用程序的设计和开发
语言(法语,如果学生已经流利的法语,则使用另一种语言)
学期项目
监督学期项目基于与工业相关的真实案例研究,融合理论与实践(开发新的原型和工具、测试新技术、评估现有系统和解决方案等)。学生可以单独或以2/3的小组形式进行学习。预计每学期个人学习时长为200小时。期末将组织答辩。项目旨在培养学生的实践技能,帮助他们将概念付诸实践。(200小时)
第四学期春季(二月 - 八月)
研究/工业实习
实习将在法国或国外的公司或实验室进行。它使学生能够获得实践经验并轻松进入就业市场。学生在教授和工业导师的监督下开展研究/开发项目。学生融入员工队伍,每月领取津贴,津贴金额根据公司和职位而定。 EURECOM通过提供公司提供的带薪实习机会的最新数据库来帮助学生找到实习机会。
