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计算科学–统计数据分析
Tampere University
需要数据分析专家来解决挑战性的数据驱动型问题,例如对文本文档,对话和社交媒体的理解;创建智能搜索引擎;寻找以数据为依据的对社会,经济和文化现象的见解;为医学和生物学问题创建数据驱动的解决方案;并实现无人驾驶汽车和自动驾驶机器人。 坦佩雷大学提供了三个相关的研究轨道,涉及大数据的分析,建模,预测和计算:数据科学(M.Sc.)轨道和统计数据分析(M.Sc.)轨道侧重于数据的计算和统计算法采矿和机器学习,重点不同,而机器学习(M.Sc. Tech)则侧重于工程精确的预测性机器学习模型。 统计数据分析(M.Sc.)跟踪具有与数据科学(M.Sc.)跟踪类似的几个主题领域,但统计数据分析(M.Sc.)跟踪则更加侧重于统计科学方面的统计理解和建模数据变化和不确定性是至关重要的优势。 统计数据分析(M.Sc.)教您了解数据分析并掌握必要的技能,例如数据清理,集成,建模和预测以及对数据和模型的交互式探索。您将学习各种方法,从概率方法到有效的数据挖掘算法,再到具有神经网络的灵活深度学习。您还将学习以描述性摘要和可视化方式将数据分析结果呈现给决策者。 统计数据分析(M.Sc.)学科是计算科学硕士学位课程中的七个学科之一。...
  • Master Degree(硕士学位项目)
  • Tampere(坦佩雷), Finland(芬兰)
理学硕士环境危害与风险管理
Université Côte d'Azur
在IPCC全球气候变化热点地区,地中海环境结合了高人口密度,快速的土地覆盖变化和极端的气候事件。除了广泛的生态危害之外,该地区还遭受毁灭性的洪水和森林大火。靠近阿尔卑斯山和海洋有助于使人口进一步遭受地质灾害,例如群众运动,地震和沿海洪灾/海啸。世界上很少有地区像法国东南部那样集中环境危害和风险,因此了解风险管理是理想的环境。 在尼斯蔚蓝海岸地区,可以对许多现场进行调查,以发现适用于世界各地的监测和缓解策略。此外,还有大量的数字数据可供使用:高分辨率的航空和卫星图像,数字高程模型,描述土地覆盖,建筑单位,植被,河流网络的栅格和矢量GIS数据库……因此,上下文也有利于对灾害进行建模使用GIS和遥感技术在时空上都有风险。 在全球范围内,快速的城市扩张使更多的人面临一系列生态和自然灾害与风险。地震,洪水和其他极端事件每年都在影响着更多的人。陆地和生态栖息地受到污染和入侵物种的压力,极端事件威胁着全世界的自然和城市环境。土地覆盖的变化,尤其是城市增长,可以加剧气候变化的负面影响,并以前所未有的速度促进自然和人类环境的转变。 适应战略可以减轻全球变化的某些影响。城市和郊区规划整合了土木工程和基于自然的解决方案以及适当的分区,而高分辨率空间数据的快速处理与风险建模相结合可以改善预警系统并挽救生命。除了这些策略之外,欧洲还开发了免费和开放访问服务,以支持操作人员进行风险管理(国际宪章空间与重大灾难,哥白尼计划…),这些将在理学硕士课程中进行探讨。...
  • Master Degree(硕士学位项目)
  • Nice(尼斯), France(法国)
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