Master in Statistica e Machine Learning

• Inizio: agosto 2021
• Luogo di studio: Linköping
• Livello: secondo ciclo

Il rapido sviluppo delle tecnologie dell'informazione ha travolto la società con enormi volumi di informazioni generate da sistemi grandi o complessi provenienti da telecomunicazioni, robotica, medicina, affari e molti altri campi. Il programma di questo master soddisfa le sfide dell'apprendimento da questi volumi complessi mediante modelli e algoritmi di apprendimento automatico, data mining e altri metodi statistici ad alta intensità di computer. Unendoti a noi, aumenterai l'efficienza e la produttività dei sistemi e li renderai più intelligenti e autonomi.

Impara a fare previsioni affidabili

Il programma si concentra sui metodi moderni dell'apprendimento automatico e della gestione dei database che utilizzano il potere delle statistiche per costruire modelli efficienti e fare previsioni affidabili e decisioni ottimali. Acquisirai una profonda conoscenza teorica e un'esperienza pratica da vaste quantità di lavoro di laboratorio. Se vuoi integrare i tuoi studi con corsi presso altre università, puoi partecipare a studi di scambio durante il terzo semestre.

A seconda dei tuoi interessi, lavorerai alla tua tesi presso un'azienda, un'istituzione governativa o un'unità di ricerca presso LiU. Lì puoi applicare le tue conoscenze a un problema reale e incontrare persone che utilizzano nella pratica analisi avanzate dei dati oppure puoi approfondire la ricerca.

Questo programma è per te se desideri imparare a:

• migliorare la capacità del software di riconoscimento vocale di un telefono cellulare di distinguere le vocali in un ambiente rumoroso
• fornire un preallarme di una crisi finanziaria analizzando la frequenza delle parole relative alla crisi nei media finanziari e nei forum Internet
• migliorare il marketing diretto analizzando i modelli di acquisto nei database degli scanner dei supermercati
• costruire un efficace filtro antispam
• stimare l'effetto che la nuova legislazione sul traffico avrà sul numero di decessi in incidenti stradali
• utilizzare un complesso set di dati di microarray di DNA per conoscere i fattori di rischio del cancro
• determinare l'origine di un campione di olio d'oliva con l'uso di grafici interattivi e dinamici

Syllabus e dettagli del corso

Il programma dura oltre due anni e comprende 120 crediti, compresa una tesi.

Il blocco introduttivo dei corsi contiene un corso di statistica di base consigliato a studenti con una formazione in informatica o ingegneria e un corso di programmazione consigliato a studenti laureati in statistica o matematica. I corsi Machine learning, Advanced Data Mining, Deep Learning, Big Data Analytics, Computational Statistics e Bayesian learning costituiscono il fulcro del programma.

Inoltre, gli studenti del master hanno la libertà di scegliere tra corsi di profilo - volti a rafforzare la competenza statistica e analitica degli studenti - e corsi complementari - che consentono agli studenti di concentrarsi su particolari aree applicate o corsi pertinenti di altre discipline. Le opportunità per gli studi di scambio sono fornite durante il terzo semestre del programma.

Per ottenere la laurea, gli studenti devono aver superato 90 crediti ECTS di corsi di cui 42 crediti ECTS dei corsi obbligatori, un minimo di 6 crediti ECTS dei corsi introduttivi, un minimo di 12 crediti ECTS dei corsi di profilo, e, possibilmente, una certa quantità di corsi complementari. Gli studenti devono anche aver difeso con successo una tesi di master di 30 crediti ECTS.

Opportunità di carriera

Uno specialista molto richiesto

La domanda è in rapido aumento per specialisti in grado di analizzare sistemi e database grandi e complessi con l'aiuto di metodi moderni ad alta intensità di computer. Affari, telecomunicazioni, informatica e medicina sono solo alcuni esempi di aree in cui i nostri studenti sono molto richiesti e trovano posizioni analitiche avanzate dopo la laurea.

Gli studenti che mirano a una carriera scientifica troveranno nel programma lo sfondo ideale per la ricerca futura. Molti dei docenti del programma sono ricercatori riconosciuti a livello internazionale nei settori della statistica, del data mining, dell''apprendimento automatico, della metodologia del database e della statistica computazionale.

Requisiti d'ingresso

Laurea di primo livello equivalente a un Kandidatexamen svedese in statistica, matematica, matematica applicata, informatica, ingegneria o una laurea simile. Corsi completati con un voto positivo nelle seguenti materie:

• calcolo
• algebra lineare
• statistiche
• programmazione

Inglese corrispondente al livello di inglese nell'istruzione secondaria superiore svedese (inglese 6 / B). Esenzione dallo svedese 3.

Selezione speciale

La selezione si baserà su:

Meriti accademici e lettera d'intenti

Ogni candidato deve, quindi, allegare una lettera di intenti scritta in inglese, spiegando perché il richiedente vuole studiare al programma, in che modo il background accademico del richiedente è correlato ai contenuti del programma e in che modo il background accademico del richiedente corrisponde allo specifico requisiti del programma. Se nelle trascrizioni del candidato sono presenti corsi che corrispondono ai corsi menzionati nei requisiti specifici, si consiglia al richiedente di nominare questi corsi nella lettera di intenti. Si raccomanda inoltre al candidato di includere una descrizione di altre esperienze rilevanti nella lettera di intenti (esperienza lavorativa, partecipazione al progetto, ecc. Relative ai requisiti specifici del programma o ai contenuti del programma). Invia la tua lettera di intenti insieme ad altri documenti alle ammissioni universitarie.