69 自然科学课程 硕士 Degree Programs in 芬兰

The Master's Degree Programme in Exact Sciences: Materials Chemistry teaches you to understand, discover, create and develop new materials that improve quality of life.

人们对更具定制化和成本效益的植入物、设备和健康信息学解决方案的需求日益增长。生物医学工程行业是一个日益重要的全球高科技行业。在芬兰，健康技术行业尤其强大。随着众多小型企业的出现，生物医学科学和工程领域正在迅速扩大，并提供多样化的职业选择。本课程将为您提供对与生物医学和健康科学相关的挑战的深入理解。

科学与工程学士学位课程是一个跨学科学位课程，为您提供多个核心工程领域的坚实基础以及跟踪快速技术发展和应用科学方法的能力。可用的主要科目是信号处理和机器学习；软件开发;电力工程;通信工程；电子和嵌入式系统。

您是否对电气工程着迷并希望对建立一个更可持续的未来社会产生影响？在我们的硕士课程中学习电力电子和机电。您将了解最先进的尖端技术，并在可再生能源、智能电网和变速驱动器中找到应用——仅举几例！

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。

材料科学与技术硕士课程将从当代研究和实践的角度，为您提供扎实的材料知识。您可以将所学知识应用于机械工程的其他相关领域，例如可持续制造技术和建筑工程。

在本课程中，您将了解人类如何体验和感知音乐，以及为什么这么多人如此热爱音乐。您将成为音乐研究多个领域的专家，精通用于研究这一引人入胜的主题的各种技术。我们的课程将为您提供宝贵的技能，可以转移到更广泛的音乐、艺术和文化领域以及学术界的大量令人兴奋的职业中。

作为硕士学位课程的学生，您将获得物理、化学和细胞与分子生物学领域的多学科专业知识。如果您对自然科学有广泛的兴趣，并愿意从多个角度了解自然及其现象，那么此课程非常适合您。

循环经济化学与分析硕士学位课程是一个为期两年（120 ECTS）的全日制课程，以英语授课。它由数学与科学学院提供。 CACE 在其课程中结合了循环经济的基础知识以及金属和生物基材料的回收和升级循环，重点关注分析化学。主修科目是化学，至少达到 75 ECTS，您可以选择商业、领导力、营销、统计、地球福祉、信息搜索、职业规划、传播和语言研究等选修课程来完成 120 ECTS。教学包括仪器分析的实际操作培训。该硕士学位课程的申请可以每年一月提交一次，如果被录取，您的学习将于八月开始。通过该课程，您将获得理学硕士学位。

老龄化社会和人们对健康日益关注，需要新的解决方案来实现更加个性化和精确的医疗保健，从新颖的成像到可靠的远程患者监控以及支持预防和康复的健康设备。生物医学工程行业是一个日益重要的全球高科技行业。在芬兰，健康计划产业尤其强大。随着众多小企业的出现，生物医学科学与工程领域正在迅速扩大，并提供多样化的职业选择。

乏核燃料可以安全地容纳在基岩中吗？化学如何使生物经济受益？在化学和分子科学硕士学位课程中，您将学习化学许多领域的实验研究方法，例如分析和合成化学，放射化学，分子研究和光谱学。这些研究为您提供专业知识的良好基础，并为您应对本地和全球挑战做好了准备。

自然科学的基础是现象建模和求解这些模型。理论与计算方法硕士课程将为您提供物理，数学，化学和/或计算机科学领域的理论方法，建模以及数学和数值分析的坚实基础。该计划的特殊之处在于您可以将上述学科组合成一个综合计划。它非常适合基础研究和许多应用领域的需求。

Dig into the secrets of Materials Science. The future society needs more durable, lightweight, and environmentally friendly materials. Strong knowledge of natural sciences and material science combined with a passion for developing new material solutions makes you an eligible expert.

能源技术材料专业课程培养材料工程专业人才，特别关注能源材料。

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。