205 数据科学 理学硕士 Degree Programs

大数据和数据驱动的方法是现代计算机科学、统计学和计算机工程的核心，并且在未来具有广阔的前景。需要数据分析专家来解决具有挑战性的数据驱动问题，例如理解文本文档、对话和社交媒体；创建智能搜索引擎；寻找对社会、经济和文化现象的数据驱动的见解；为医学和生物问题创建数据驱动的解决方案，并实现自动驾驶汽车和自主机器人。

本课程提供设计、开发和操作基于 IP 的安全网络的知识和技能。它提供软件和硬件的规范、设计、建模和实施方面的实用技能。您将获得数字通信、多媒体通信、无线网络和安全问题方面的专业知识。您将学习 LTE 和 5G 无线网络以及物联网的技术。

社会数据科学理学硕士（一年）是一个全日制多学科研究型课程。该项目通过三种方式提供高级培训：通过数据科学的方法论培训，学生将学习核心和高级数学、统计和计算工具，以收集、整理、管理和分析人类行为和交互的大量数据集。同时，通过跨学科工作，他们将对这些方法在各个社会科学学科中的应用前景有一个全面的了解，并对最接近他们兴趣的学科问题有深入的了解。

数据科学硕士学位课程侧重于一般能力和专业能力。 您将通过三门必修课程获得一般能力，包括高级统计学习、大规模优化和数据可视化。 您将通过 30 个 ECTS 专业包培养专业能力，您可以在以下四个包中进行选择：计算统计、数据密集型系统、金融和金融科技以及信号处理。

社会数据科学理学硕士是一个为期一年的教学项目，具有强大的跨学科特征和跨社会和计算科学的组成部分。它为学生提供一系列社会科学、计算、信息、统计和可视化技能，以管理和分析数字世界中人类活动和交互产生的大型或复杂数据。

认知神经影像学和数据科学理学硕士课程有助于提供对认知和计算神经科学重要理论的基本见解，以及神经影像学和数据科学技术方法的实践经验。 要了解大脑和表现，需要将基于假设的传统实验与无偏见的大规模机器学习方法相结合，以研究大脑区域之间的动态相互作用及其与行为的关系。

对于分析和计算领域的专业人士来说，需求很高。通过学习在这个高度应用的程序中管理大规模数据集来提高您的技能。

该理学硕士课程将数据科学技能与公共政策和经济学的洞见相结合。课程旨在帮助学生了解如何分析大型数据集，并将这些方法应用于现实世界的政策问题。课程涵盖……

数据科学理学硕士课程旨在为学生打下坚实的基础，帮助他们掌握分析复杂数据的核心原理和方法。课程涵盖统计分析、机器学习和数据管理等领域，帮助学生培养……

金融与数据科学理学硕士课程旨在帮助学生深入了解金融原理，并掌握高级数据分析和计算技术。该课程涵盖金融市场、投资等核心领域……

您将掌握现代编程语言、数据科学和机器学习算法，并将它们应用于您所选科学领域的问题。您将了解科学计算和数据科学中涉及的主要软件工程概念和原理，并使用它们来建模复杂的科学系统，从而让您在竞争激烈且瞬息万变的劳动力市场中占据优势。通过项目工作、行业网络和访问，您将有机会建立联系，一旦符合条件，您将获得更多的就业机会。

本理学硕士课程为您提供参与金融技术革命的机会。您将学习多种金融技术应用的主要设计特点，并培养实施、评估和设计这些技术的技能。您还将了解数据驱动金融中使用的富有洞察力的大规模数据分析所必需的计算、统计和机器学习原理。

生物统计学和数据科学硕士课程提供了生物统计学和数据科学的独特组合。具有数学、统计学、计算机科学或相关学科背景的学生将具备解决生物学、医学和公共卫生问题的技能。该项目由瑞典皇家理工学院、卡罗林斯卡学院和斯德哥尔摩大学联合提供。

该理学硕士课程将数据科学技能与公共政策和政治学的洞察力相结合。旨在帮助学生理解数据分析如何为政策决策提供信息并改善治理。课程涵盖以下技术方法……