Master of Science in Data Science

Le tecniche di apprendimento automatico sono in prima linea nella moderna scienza dei dati e, pertanto, i corsi su diversi aspetti dell'apprendimento automatico costituiscono una componente integrale del programma. La componente applicativa del programma include diversi argomenti importanti come:

• Computer vision
• Analisi dei dati industriali
• Natural language processing
• Elaborazione di immagini e segnali

Lo scopo principale del programma di scienza dei dati è formare gli studenti all'utilizzo di tecniche all'avanguardia di apprendimento automatico e analisi dei dati, con particolare attenzione alle applicazioni nel mondo reale di queste tecnologie emergenti. Gli studenti impareranno come sviluppare metodi automatizzati per analizzare enormi quantità di dati con l'obiettivo di estrarne conoscenza per creare un impatto sulle decisioni organizzative. I laureati del programma sono formati per svolgere ricerche originali nell'area prescelta dell'apprendimento automatico e dell'analisi dei dati e applicare i risultati della loro ricerca in un contesto industriale.

The MSc program is 2 years long: the first year is to strengthen your theoretical background, and the second year is to focus on research. Students have the freedom to choose courses and extracurricular activities to shape their individual trajectory, acquire soft skills, and gain entrepreneurial skills to prepare for employment.

A successful graduate of the program will know:

• Fondamenti matematici e algoritmici della scienza dei dati e una visione equilibrata sui fondamenti matematici e sugli strumenti pratici e sui problemi applicati nella scienza dei dati;
• Dichiarazioni di tutti i principali problemi di analisi dei dati e dei principali approcci per risolverli;
• Tecniche all'avanguardia di analisi dei dati e aree correlate. Conoscenza delle principali classi di problemi applicati;
• Principali aspetti metodologici sia della ricerca scientifica che dello sviluppo applicativo nella scienza dei dati.

Un laureato di successo del programma sarà in grado di:

• Formulare/modellare attività del mondo reale come problemi di analisi dei dati;
• Scegliere il metodo più appropriato per risolvere un particolare problema di analisi dei dati;
• Applicare i metodi di analisi dei dati nella pratica utilizzando moderni strumenti software di analisi dei dati;
• Sviluppare nuovi metodi o adattare metodi esistenti a un particolare problema;
• Implementare algoritmi come programmi per computer;
• Valutare i risultati dei processi di analisi dei dati;
• Lavorare con la letteratura tecnica (ad esempio condurre ricerche bibliografiche, leggere e analizzare criticamente articoli scientifici, utilizzare metriche scientifiche e importanti database);
• Presentare i risultati a pubblici diversi (specialisti, utenti, parti interessate, ecc.) in modo orale e scritto efficace.

Aim and objectives

Lo scopo del programma è preparare i leader tecnologici del futuro. L'obiettivo del programma Master in Data Science è quello di colmare il divario tra la scienza fondamentale e le tecniche computazionali all'avanguardia.

Traccia di machine learning e intelligenza artificiale (MLAI).

Machine learning techniques are at the forefront of modern data science and artificial intelligence. The curriculum of the program contains a balanced combination of topics developed very recently together with in-depth teaching of mathematical foundations, such as advanced linear algebra, optimization, high-dimensional statistics, etc.

This track is also available in network form with the Moscow Institute of Physics and Technology.

A successful graduate of this track will be able to:

• comprendere e formulare compiti complessi del mondo reale come problemi di analisi dei dati
• contribuire allo sviluppo del software di apprendimento automatico di prossima generazione competitivo o superiore agli esempi esistenti di software in campi applicativi critici ed emergenti
• applicare strumenti software, algoritmi, modelli di dati e ambienti computazionali pertinenti per la soluzione di problemi del mondo reale

Traccia di matematica dell'apprendimento automatico (MML).
(in rete con la Scuola Superiore di Economia)

Modern Machine Learning is at the cutting edge of various disciplines of mathematics and computer science. Math of Machine Learning is one of the most dynamic areas of modern science, encompassing mathematical statistics, machine learning, optimization, and information and complexity theory. From the start of the program, students collaborate in thematic working groups and actively participate in research, learning from Skoltech and Higher School of Economics scientists as well as leading global specialists in statistics, optimization, and machine learning.

A successful graduate of this track will:

• possedere una conoscenza attiva dei metodi e degli approcci moderni nell'apprendimento statistico, comprese la statistica matematica, i processi stocastici, l'ottimizzazione convessa
• essere in grado di applicare e sviluppare ulteriormente tali metodi per risolvere problemi complessi di analisi dei dati motivati praticamente

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

Content

Il curriculum del programma contiene una combinazione equilibrata di argomenti sviluppati di recente (ad esempio apprendimento profondo) insieme all'insegnamento approfondito dei fondamenti matematici (algebra lineare avanzata, ottimizzazione, statistica ad alta dimensione, ecc.).

Program structure

The 2-year program comprises compulsory and recommended elective courses on the most important topics, a wide set of elective courses (depending on the research and professional needs of the student), components of entrepreneurship and innovation, research activity, and 8 weeks of industry immersion.

Research

Gli studenti sono attivamente coinvolti in attività di ricerca a partire dal Term 3.

Main research areas:

• Machine Learning and Deep Learning
• Analisi industriale
• Computer Vision
• Image Processing
• Statistica ad alta dimensione e apprendimento statistico
• Modellazione multiscala di prossima generazione
• Risolutori rapidi per problemi su larga scala/alta dimensione

Career opportunities and paths

Il programma Master in Data Science è stato sviluppato per soddisfare l'elevata domanda di specialisti in scienza dei dati nel crescente mercato high-tech nazionale e internazionale. I laureati del corso possono intraprendere una carriera di ricerca internazionale o lavorare presso un'azienda (anche durante il periodo di studio).

I laureati magistrali in Data Science migliorano significativamente la loro occupabilità sviluppando le loro conoscenze specifiche nel campo della scienza dei dati e dell'apprendimento automatico, nonché le loro capacità analitiche e di ricerca. Gli studenti hanno l'opportunità di ottenere un accesso anticipato ai panorami della ricerca e dell'innovazione nazionali e internazionali e possono avvicinarsi con sicurezza ai datori di lavoro internazionali. Inoltre, il programma migliora le competenze trasversali degli studenti, consentendo loro di competere efficacemente nel mercato del lavoro.

• Dottorato di ricerca incarichi in istituti accademici e di ricerca
• Posizioni specialistiche come analista di dati, data scientist, consulente in vari settori economici:
  • Finance
  • Telecom
  • IT
  • Aziende e startup residenti a Skolkovo

Entry requirements

Laurea triennale in ambito IT o equivalente in matematica, informatica, tecnologia dell'informazione e della comunicazione, fisica applicata o altre aree tecniche.

• Calculus
• Differential equations
• Linear algebra
• Probabilità di base, processi casuali e statistica matematica
• Matematica discreta (inclusa la teoria dei grafi e gli algoritmi di base)
• Programming

English language requirements:

If your education has not been conducted in the English language, you will be expected to demonstrate evidence of an adequate level of English proficiency.

Application requirements

The online application​ makes the process easier for potential students. We advise you carefully read the application instructions, requirements, and deadlines for the chosen academic program.

The application includes the following documents: a CV, two letters of recommendation, a TOEFL/IELTS score report, and a motivation letter. Applicants who do not have proof of English proficiency may take the TOEFL ITP during a Selection Weekend at Skoltech.

Selection process

1. Prepare your portfolio
   Prepare your competitive selection application materials.
2. Submit your application
   Upload your materials into the application system and submit your application.
3. Online testing
   Every candidate must take an online profile test. You will be notified by email about the specific date and time of your test.
4. In-person interviews (online)
   The final selection stage takes place in Moscow. You have to pass the TOEFL ITP exam on-site, or present a valid TOEFL certificate and pass an in-person interview. Extra written examinations may be required for certain programs during this time (you will be notified in advance).

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

What our students say

Giulia Molchanova
Laurea, Università statale di Mosca → Master, Skoltech → Sviluppatore di giochi indipendenti

"Il programma Data Science di Skoltech offre l'opportunità di apprendere quasi tutte le competenze necessarie per una carriera accademica o industriale nel campo dell'apprendimento automatico. Mentre in precedenza avevo studiato lo stesso argomento, a Skoltech sono diventato esperto nelle discipline richieste. Inoltre, l'università La politica linguistica ha migliorato significativamente il mio inglese. Le attività disciplinari più ampie, come il Workshop sull'innovazione, possono effettivamente portare a risultati inaspettati. Ho provato tante cose diverse durante queste lezioni e ho sviluppato una simpatia per alcune di esse modo per acquisire conoscenze uniche e ottenere una prospettiva di vita diversa."

Alfredo De La Fonte
Laurea, Universidad Nacional de Ingenieria → Master, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center

"Non posso fare a meno di sorridere mentre ricordo il mio periodo follemente produttivo durante il programma di Master in Data Science di Skoltech. Adattarsi a un drastico cambiamento di atmosfera (trasferendosi dal Perù e da un diverso background accademico) è stata certamente una sfida difficile. Tuttavia, l'impatto di questo programma avuto nella mia carriera, le straordinarie amicizie acquisite e l'esposizione a numerose opportunità ne hanno valso la pena. Nel complesso, l'intero corso del programma di Data Science mi ha fornito fiducia e un'ampia gamma di competenze per affrontare progetti di Machine Learning sia a livello industriale che di ricerca. prospettiva. Senza dubbio, una delle migliori scelte della mia vita."