78 数据科学 Master's Degree Programs in 欧洲

在整个硕士学位课程中，学生获得应用与大数据现象、现代预测分析和数据可视化工具相关的新技术的实践技能。该课程基于五个主要领域，为学生提供这个以数据和信息技术为基础的时代的全球视角。

数据驱动营销硕士学位课程，专门研究营销数据科学，旨在填补营销专业人员研究生培训的空白，这些专业人员需要获得新技能，以便能够积极参与分析的开发和应用营销模式。根据拟议的研究计划，该计划提出了一个最新的结构，将营销的多个领域与数据科学的横向方法结合起来以利用它们。

数据科学是人类知识的新领域和新发现领域。数据科学家具有从数据中提取有价值的知识所需的分析和编程技能。新兴的技术领域正迅速成为数据科学的中心。

技术进步极大地改变了企业的运作方式，而商业分析和数据科学方面的专业知识对于利用技术实现最佳结果至关重要。该课程采用实践方法，为学生提供全面的数据科学基础，使用行业领先的软件、工具和应用程序。学生将获得使用高级基于 Web 的应用程序和工具集的实践经验，了解如何使用数据作为战略资源，并学习如何将数据管理技能应用于商业环境以有效实施数据驱动的解决方案。

马德里大数据和商业分析硕士课程在ESIC Business & Marketing School校园内授课。我们位于马德里的校园于 2021 年开业，拥有 40 间教室、一个可容纳 300 人的礼堂、16 个工作室、5 个聚会点、健身房、正念室、自助餐厅等。我们的教室里挤满了营销、管理和技术专业的硕士和研究生。校园是建立人际网络、实现想法和学习的理想场所。但最重要的是，它是生活在当下、建设未来的完美场所。

数据科学家被誉为21世纪最热门的工作，他们是当今劳动力市场上最需要的专业人才。根据Glassdoor的说法，考虑到需求，薪水和工作满意度，数据科学是头号工作。在阿姆斯特丹，入门级数据科学家的平均工资为47,422欧元。我们将通过发展您的技术和人际交往能力，并将您与阿姆斯特丹都会区的雇主联系起来，来帮助您为世界上最热门的工作做准备。

在当今数据驱动的世界中，将技术专长与商业洞察力无缝结合的能力至关重要。国际商业数据硕士和国际金融数据硕士课程专为渴望通过掌握数据技能以及商业或金融知识来加速职业发展的人士而设计。这些课程非常适合那些拥有扎实本科基础，并希望加深理解数据在实际商业环境中应用方式的学生。这些课程由巴黎国立高等工程学院（PSL）与法国领先的工程院校之一——巴黎国立高等工程学院（Mines Paris - PSL）合作开发，将学术卓越性与行业相关性相结合，为学生提供向顶尖专家学习并获得前沿数据和商业技能的宝贵机会。

您喜欢为复杂问题提出优雅的解决方案吗？您是否发现从大量数据中提取模式具有挑战性？那么您应该考虑获得决策数据科学硕士学位。在当今世界，许多公司和组织收集各种数据。他们的目标是从中提取有用的信息，识别模式和异常情况。用于决策的数据科学提供了建模和处理这些数据集的数学工具。它在商业和工程领域有着广泛的应用，从安排客户服务代理和优化供应链，到建模生物过程和从大脑信号中提取有意义的成分。因此，毕业后，您将拥有出色的资格，可以在许多不同行业从事数据科学家、研究员或经理的职业。

统计与数据科学硕士课程也提供远程学习 (DL) 课程。注册 DL 课程意味着学生可以远程学习，例如在家、工作场所或几乎任何可以上网的地方。DL 课程可以全日制或非全日制学习，从而实现灵活可行的工学结合。

管理学硕士（MiM）-商业数据科学与人工智能课程将使您掌握深入的管理和定量技能，以便在企业决策过程的核心中占据一席之地，提出创新的解决方案并应对未来商业世界的技术挑战。

数字文本在当代社会无处不在。现代计算技术可以在研究和工业中实现激动人心的应用。在这个数字文本分析硕士课程中，您将获得当今数字文本分析专家所期望的所有关键和计算技能。

技术进步极大地改变了企业运作的方式，商业分析和数据科学方面的专业知识对于利用技术获得最佳结果至关重要。该课程采用实践方法，使用行业领先的软件、工具和应用程序为学生提供全面的数据科学知识。学生将获得基于网络的高级应用程序和工具集的实践经验，了解如何使用数据作为战略资源，并学习如何将数据管理技能应用于业务环境，以有效实施数据驱动的解决方案。

你擅长处理海量数据吗？你想学习更多编程技巧，并运用它们来弥合计算机科学与生命科学之间的差距吗？完成本硕士课程后，你将掌握促进和引领生命科学创新所需的技能，例如编写机器学习应用程序和管理数据存储。

Erasmus Mundus 人工智能促进可持续社会联合硕士项目 (EMJM) 重点关注可持续发展、人工智能和数据驱动决策，以及让公民参与的参与式设计方法。该项目是与三所大学共同设计的： Tallinn University数字技术学院、坦佩雷大学信息技术和通信科学学院以及卢索福纳大学自然科学、工程和技术学院。完成硕士课程后，学生了解并能够使用参与式设计方法来研究和设计人工智能和数据驱动的社会可持续解决方案。