Master in Data Science e Intelligenza Artificiale

Il MSc Data Science and Artificial Intelligence è un diploma di conversione post-laurea. È una partnership tra noi e te: ti daremo l'opportunità di acquisire conoscenze approfondite, abilità pratiche e competenze significative nella scienza dei dati e nell'intelligenza artificiale, porterai entusiasmo, determinazione e volontà di apprendere e sfruttare al meglio le opportunità.

Questo è un corso di conversione, quindi la tua laurea può essere in qualsiasi materia.

Moduli del corso

Anno 1

• Introduzione all'intelligenza artificiale (requisito) ю Questo modulo fornisce un'introduzione al campo dell'intelligenza artificiale, coprendo la storia della disciplina ed esplorando l'ampiezza della disciplina dalla "IA classica" alle attuali aree all'avanguardia. Fornisce una base su come intraprendere la ricerca nell'intelligenza artificiale e nella scienza dei dati e considera le questioni etiche che sorgono nelle applicazioni dell'IA e della scienza dei dati
• Programmazione Python per AI e Data Science (Requisite). La programmazione è una competenza fondamentale in tutto il computing. Questo modulo tratterà la programmazione Python con particolare enfasi sull'uso di Python per risolvere problemi con tecniche di intelligenza artificiale e scienza dei dati. Non si assumerà alcuna esperienza di programmazione. Il modulo inizierà con gli elementi chiave della programmazione Python e si svilupperà per sfruttare le librerie e i pacchetti Python standard per creare soluzioni. Le migliori pratiche di codifica Python saranno incorporate in tutto il modulo. Il modulo fornirà anche un'introduzione all'ingegneria del software delle soluzioni, con un'enfasi sull'importanza del test.
• Database SQL e NoSQL (richiesto). L'industria, il commercio e la ricerca vengono trasformati dalla possibilità di acquisire, archiviare, manipolare, analizzare e visualizzare dati e informazioni su vasta scala. I database relazionali (SQL) e i data warehouse rimangono importanti archivi di informazioni per molte organizzazioni. L'avvento dei Big Data con la sua varietà, velocità e volume ha messo a dura prova i database relazionali, portando alla nascita di database NoSQL. Tuttavia, i linguaggi di query dei database NoSQL si sono evoluti più vicino alle capacità SQL. Questo modulo tratterà gli approcci SQL e NoSQL alla modellazione dei dati, alla progettazione e alla manipolazione di database in modo da poter utilizzare lo strumento giusto per il lavoro giusto.
• Data mining e IA statistica (requisito). La scienza dei dati e l'intelligenza artificiale includono molte tecniche per la classificazione, l'analisi e la previsione. Questo modulo si concentra su quelle tecniche relative al data mining e agli approcci statisticamente guidati, fornendo un arsenale di metodi per risolvere i problemi aziendali e generare intuizioni reali.
• Tecniche e strumenti di deep learning (requisito). Il deep learning è fondamentale per l'IA moderna. Una sufficiente potenza di calcolo a basso costo, set di dati sufficientemente grandi e una serie di importanti progressi teorici hanno creato tecniche di apprendimento profondo che hanno facilitato un'ondata di aumenti di precisione in molte attività computazionali (visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale, guida autonoma, ecc.) , rendendo pratiche molte applicazioni. Questo modulo spiega la matematica e le tecniche sottostanti in modo da poter padroneggiare l'apprendimento profondo e risolvere problemi reali.
• Cloud Computing for AI and Data Science (Requisite). La fornitura su richiesta di elaborazione, database, archiviazione, applicazioni e risorse IT attraverso il cloud computing ha consentito a molte organizzazioni di fornire soluzioni innovative senza investimenti di capitale anticipati. Gli ecosistemi di cloud computing forniscono una varietà di soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning scalabili. Questo modulo fornisce una base completa nei concetti e nelle soluzioni del cloud computing, rafforzata da vaste pratiche per costruire esperienza in servizi individuali e progetti architettonici. Poiché l' University of Suffolk è un'istituzione partner di AWS Academy, il modulo ti darà l'opportunità di acquisire certificazioni AWS, se lo desideri.
• Progetto esteso (obbligatorio). Il progetto esteso è il culmine della laurea magistrale in Data Science and Artificial Intelligence. Questo progetto è la tua opportunità per applicare le conoscenze e le abilità acquisite da tutti i moduli precedenti a un compito reale: è molto probabile che si tratti di un progetto proposto da un'azienda o da un'organizzazione di ricerca.

Opportunità di carriera

La domanda da parte dei datori di lavoro di persone qualificate in Data Science e AI è dimostrata. Il numero di posti di lavoro di intelligenza artificiale nel Regno Unito elencati nel suo forum di lavoro online è cresciuto del 485% tra il 2014 e il 2017 secondo una ricerca dal sito web di lavoro "Indeed". Il sondaggio di Gartner sull'intelligenza artificiale ha rivelato che c'è una rapida crescita del numero di posti di lavoro basati sull'intelligenza artificiale nelle grandi organizzazioni e un cambiamento di ritmo da 4 progetti per organizzazione nel 2019 a 10 progetti nel 2020 e un'accelerazione a 35 progetti previsti nel 2022.

Le competenze digitali a livello regionale in generale e la scienza dei dati, in particolare, sono state identificate dai datori di lavoro come un'area prioritaria. Il cluster Innovation Martlesham, in cui si trova il nuovo DigiTech Center University of Suffolk , ha visto una crescita del numero di posti di lavoro ICT da 600 nel 2016 a 1200 nel 2019 con 2000 posti di lavoro previsti per il 2023.

Una percentuale crescente di questi lavori richiede competenze di base in Data Science e AI. Le consultazioni con le aziende regionali hanno rivelato che esiste una domanda crescente di professionisti con forti competenze in Data Science in grado di sviluppare modelli di machine learning basati sui framework di sviluppo rapido dell'IA esistenti. Come laureato di questa laurea, sarai nella posizione ideale per trarne vantaggio.

Oltre alle carriere nell'industria, come laureato in questo corso, sarai anche in grado di progredire nella ricerca di dottorato.

Tasse e finanza

2021-22

• Quota di iscrizione a tempo pieno: £ 8,235
• Quota di iscrizione part-time: £ 915 per 20 crediti
• Quota di iscrizione internazionale: £ 12,150

Ulteriori informazioni

• Riduzione del 20% delle tasse per i laureati University of Suffolk

All'Università University of Suffolk , le tue tasse universitarie forniscono l'accesso a tutte le solite strutture di insegnamento e apprendimento che ti aspetteresti. Tuttavia, potrebbero esserci costi aggiuntivi associati al tuo corso per i quali dovrai preventivare.

Requisiti d'ingresso

Requisiti accademici

• I candidati devono possedere un diploma di laurea di 2: 2 o superiore.
• Ci si può aspettare che i candidati partecipino a un colloquio come parte del processo di candidatura.

Requisiti della lingua inglese

• IELTS (Academic o UKVI): 6,5 complessivi e un minimo di 5,5 in ogni componente
• Cambridge Assessment English: C1 Advanced Certificate in Advanced English punteggio complessivo minimo di 180, non inferiore a 162 in ogni componente
• Pearson Test of English (PTE Academic): CEFR C1 Level
• TESA (Test of English for Studies Abroad): 6,5 complessivi e un minimo di 5,5 in ogni componente
• TOEFL iBT (accettabile solo per studenti che non necessitano di un visto Tier 4 per studiare nel Regno Unito): 93 complessivamente con un minimo di 12 in lettura, 11 in ascolto, 17 in conversazione e 20 in scrittura
• University of Suffolk Password Skills Test: 6.5 / 7.0 complessivi e un minimo di 5.5 in ogni componente