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学院介绍

理学院的研究人员研究数学,物理,化学,计算机科学,地理学和地球科学中的许多基本问题。他们的方法是多学科的。我们国际公认的研究集中在四个领域:全球变化 - 从观察到理解和行动,可持续发展的解决方案,从复杂数据到洞察力,以及人工智能。

赫尔辛基大学(芬兰)

数据科学硕士

所在学校排名 全球排名:117  本地排名:2
专业中文名称 数据科学硕士
专业英文名称 Master of Data Science
所在学校 赫尔辛基大学(芬兰)
培养目标 数据科学理学硕士课程的研究包括理论和实践组成部分,包括各种学习方法(讲座,练习,项目,研讨会;单独和小组完成)。特别是在应用数据科学中,我们还使用基于问题的学习方法,以便您可以解决现实世界的问题。在整个学习过程中,您还将练习科学写作和口头陈述等学术技能。我们鼓励您在学位课程中包括实习机会,以便在该领域获得实践经验。从数据科学理学硕士课程毕业后,您将对数据科学的核心概念,理论和研究方法以及应用技能有扎实的知识。
就业

一、可从事的领域:
工业和科学的数据密集型领域
二、可从事的职位:
研究人员、顾问、 

申请要求

相关专业;
您已经完成了至少10个编程,算法和数据结构学分,至少5个概率和统计学学分,以及至少10个线性代数,微分微积分,积分微积分或其他数学研究学分;
中国大学学士学位且取得一定成绩;
或受赫尔基辛大学认可的同等学历;
在 2022年1月5日前完成申请该学位所需的所有课程学习;
在2022年8月31日前取得学士学位;

语言要求 雅思6.5(写作不低于6.0),或托福92(写作不低于22)
学制 2年
开放时间 1月2日
截止日期 1月16日
入学季 秋季入学
预估费用 总学费30000欧元;生活费约12万人民币一年;2年就读结束总费用约44万人民币
课程详细信息

必修课程:

数据科学导论

机器学习简介

贝叶斯数据分析

分布式数据基础架构

数据科学研讨会

数据科学项目

数据科学的学术技能

数据科学节


机器学习和算法:

机器学习高级课程

贝叶斯机器学习

······


统计数据科学:

逆向问题1:卷积和反卷积

空间建模和贝叶斯推理

······


数据科学基础:

大数据平台

云和边缘计算

······


计算机与认知:

人工智能导论

交互式数据可视化

······


跨学科数据科学:

临床数据挖掘

自然语言处理 (NLP) 简介 

······


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