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Due anniScienza dei datiQuesto programma è in lingua inglese. La scienza dei dati è una nuova frontiera della conoscenza umana e un nuovo dominio di scoperta. gli scienziati di dati hanno la capacità di analisi e di programmazione necessarie per estrarre conoscenza preziosa di dati. Il settore tecnologico in rapida crescita sta rapidamente diventando l'epicentro per la scienza dei dati.


Il programma di Master è stato progettato per coloro che desiderano approfondire la loro comprensione di tutti gli aspetti della scienza dei dati. I candidati potrebbero essere laureati provenienti da altre lauree con un nucleo forte matematico, o quelli che hanno continuato la loro ricerca accademica dopo aver raggiunto una laurea in scienze dei dati.

Struttura del programma

Anno 1

Gli studenti iniziano il programma con conoscenze fondamentali della programmazione e della matematica, tra cui le strutture di dati e algoritmi, statistiche e apprendimento automatico. Durante il primo anno la loro conoscenza della matematica, programmazione e analisi dei dati sarà notevolmente ampliato. Il programma offre anche la possibilità di ottenere competenze trasversali fondamentali per il mondo professionale, compresa la gestione tecnica del progetto, la scrittura e la presentazione. Infine, gli studenti sono tenuti a frequentare una notevole quantità di conferenze e workshop offerti dall'Università, oltre a lavorare sul progetto Capstone.

Moduli

Combinatorio e Grafici Big Data Analysis / Machine Learning - 2
Object-Oriented Programming (C ++) R
Strutture dati e algoritmi Convex Optimization
Banche dati Leadership e dinamiche di gruppo
Teoria della Probabilità e Statistica Scrittura tecnica e presentazione
Practical Unix Сomplexity Teoria
Introduzione al Interaction Design Progetto Tecnico Gestione
Machine Learning Master Analisi statistica dei dati
Pitone Capstone Project - 1
RETI Seminari e workshop - 1
Programmazione Java

Anno 2

Durante il secondo anno del programma gli studenti si concentreranno soprattutto sull'apprendimento delle applicazioni chiave della scienza dei dati, nonché i metodi avanzati di matematica e analisi dei dati. Una parte significativa dell'anno sarà assegnato al completamento del progetto chiave di volta. Attraverso il completamento del programma, gli studenti impareranno a condurre l'analisi dei dati su qualsiasi scala, sviluppare il software necessario per l'analisi e presentare i risultati in modo professionale ed efficiente.

Moduli

Parallel Computing e Disrtibuted Immagine e Video Analysis - 1
Analisi statistica dei dati - 2 Information Retrieval
Software design Aste
Stocastico e enorme scala Ottimizzazione Analisi statistica dei dati - 3
Fondamenti di Crittografia Teoria
Riduci mappa Immagine e Video Analysis - 2
Database distribuiti Traduzione automatica
Text Mining Data Visualization
Teoria del gioco Algoritmi in Bioinformatica
Reti neurali e apprendimento profondo Spectral Graph Analisi e dati Science Applications
Social Network Analysis Web Grafici
Time Series Capstone Project - 2
Ottimizzazione robusta Seminari e Workshop - 2

MATH come seconda lingua (MSL)

Un importante requisito Harbour.Space per tutti gli studenti in tech è un ottimo livello di matematica. Chi non ha la solida base matematica di cui hanno bisogno per una carriera in tecnologia, ma è desideroso di imparare ha una casa nel nostro corso di base (collegamento). Gli studenti acquisiscono tutti gli strumenti di base necessari per proseguire gli studi in Informatica, Scienze dati o di Cyber ​​Security. Laureatosi da MSL significa aprire le porte per fare domanda per un posto presso Harbour.Space University e qualsiasi altro top-rate università tecnologia in tutto il mondo.

Leadership Programme

Andrei RaigorodskiiAndrei Raigorodskii
Dr.Sci, PhD, presidente del Dipartimento di Matematica Discreta

DSCI di Fisica e Matematica Andrei Raigorodskii è professore di Dipartimento di Statistica Matematica e processi stocastici, Facoltà di Meccanica e Matematica presso l'Lomonosov Moscow State University, presidente del Dipartimento di Matematica Discreta e presidente del programma di Bachelor Science Data presso l'Istituto di Mosca Facoltà di Fisica e tecnologie di Innovazione e tecnologia avanzata, professore del programma comune di laurea della Scuola di New Economic School e superiore di Economia, e professore di Analisi discreta, teoria della probabilità, e grafici alla Analisi scuola Yandex dati a fianco la sua guida di facoltà presso Harbour .Spazio.


E 'redattore capo del Journal of Moscow combinatorio e teoria dei numeri. Egli è stato assegnato il premio per innovazioni in una serie di campi in matematica discreta e le loro applicazioni pratiche nel 2011. Andrei ha pubblicato più di 100 articoli scientifici, articoli e libri. Ha anche fondato una scuola estiva di calcolo combinatorio e algoritmi per gli studenti universitari di alto livello. Andrei ha lavorato con Yandex (4 ° grande motore di ricerca a livello mondiale), dedicandosi per l'applicazione pratica di metodi ha sviluppato in problemi di modellazione in internet e altre reti complesse. La sua attività di ricerca presso Yandex è focalizzata sulla recupero delle informazioni, la pertinenza delle informazioni recuperate in relazione a parametri e la struttura dei documenti di spam di ricerca. Questi risultati hanno notevolmente migliorato la qualità del motore di ricerca Yandex. Come dati Facoltà di Scienze Leader di Harbour.Space, Andrei aspira ad allevare la prossima generazione di scienziati riconosciuti a livello internazionale di dati che sono in grado di soddisfare ogni singola sfida possibile nell'era digitale.


Konstantin MertsalovKonstantin Mertsalov
PhD, direttore del Software Development Europe, razionale Retention

Konstantin Mertsalov è Direttore Europeo di Sviluppo Enterprise razionale, una società leader a livello mondiale di sviluppo software specializzata nella gestione delle informazioni aziendali.

Originario di Russia, si è trasferito a New York nel 1998 per studiare Informatica e Matematica Applicata, e continuò la sua carriera accademica con un dottorato di ricerca Rensselaer Polytechnic Institute su grandi dinamiche social network. Lui è un esperto di apprendimento automatico, informazioni diffusione in rete sociale, di ricerca web semantico, i dati non strutturati, big data e analisi dei dati in generale. Ha sviluppato U Rank, un motore di ricerca che permette alle persone di organizzare, modificare e annotare i risultati di ricerca e condividere le informazioni. Konstantin si propone di condurre il programma Harbour.Space Data Science con entusiasmo sfrenato sul campo relativamente nuovo, e lui è determinato a usare la sua conoscenza del settore per condividere, insegnare e creare per il futuro con i suoi studenti.

Program taught in:
Inglese

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2 anni
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