Master i datavitenskap
University of Helsinki
Nøkkelinformasjon
Campus plassering
Helsinki, Finland
Språk
Engelsk, Finsk, Svensk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
2 år
Tempo
Fulltid
Studieavgift
EUR 18 000 / per year *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Aug 2024
* for studenter utenfor EU/EØS
Introduksjon
Hvordan forhindre skipsvrak ved hjelp av store data?
Datavitenskap kombinerer datavitenskap og statistikk for å løse spennende dataintensive problemer i industrien og mange vitenskapsområder. Etter hvert som data samles inn og analyseres på alle samfunnsområder, er etterspørselen etter profesjonelle datavitenskapere stor og vil vokse enda mer.
I det tverrfaglige masterprogrammet i datavitenskap er du opplært til å jobbe i datakrevende områder innen industri og vitenskap, med ferdigheter og kunnskap som trengs for å konstruere løsninger på komplekse dataanalyseproblemer.
Studerer
Data Science MSc -graden består av 120 studiepoeng fordelt på kjernekurs, valgfrie datavitenskapskurs og andre emner. Studier i Data Science MSc -programmet inkluderer både teoretiske og praktiske komponenter, inkludert en rekke studiemetoder (forelesninger, øvelser, prosjekter, seminarer, utført både individuelt og i grupper). Spesielt innen anvendt datavitenskap bruker vi også problembaserte læringsmetoder, slik at du kan løse virkelige spørsmål.
Du vil også praktisere akademiske ferdigheter som vitenskapelig skriving og muntlig presentasjon gjennom studietiden. Du oppfordres til å inkludere et internship i graden din for å få praktisk erfaring innen feltet.
Opptak
Læreplan
Kjernestudier 35 sp
4 obligatoriske datavitenskapelige kurs (20 sp)
Obligatoriske studier om profesjonelle datavitenskapelige ferdigheter: akademiske ferdigheter, seminar og prosjekt (15 sp)
Studiespesialisering 25-55 sp
Minst 5 valgfrie datavitenskapelige kurs fra en gitt liste (25-55 sp)
Andre studier (0-30 sp)
Et fritt valg av emner/moduler i alle fag (0-30 sp)
Oppgavearbeid 30 sp
Masteroppgave (30 sp)
Masteroppgave
I masteroppgaven vil du demonstrere din kjennskap til oppgavens tema, mestring av nødvendige forskningsmetoder, evne til vitenskapelig tenkning og ferdighet i akademisk skriving. Avhandlingen din bør inneholde en definisjon av forskningsspørsmålene, en gjennomgang av relevant litteratur, og teoretiske, konstruktive eller empiriske deler som utvikler svar på forskningsspørsmålene dine. Oppgavens arbeidsmengde, inkludert innsamling og bearbeiding av forskningsmaterialet samt skriveprosessen, tilsvarer omtrent en termin fulltidsstudier.
Måter å studere datavitenskap på
Det er mange måter å studere datavitenskap ved University of Helsinki . Noen av alternativene inkluderer:
Få en MSc-grad i datavitenskap i programmet vårt
- Du kan søke i den årlige søknadsrunden i januar (med mindre du faller under unntakene nedenfor).
- For studenter ved Det naturvitenskapelige fakultet bachelorprogram som har startet i 2017 eller senere, se fakultetsveiledningen for valg av MSc-program.
- For alle studenter ved Det naturvitenskapelige fakultet som har begynt før våren 2017, se fakultetsoverføringstabellene.
Ta individuelle datavitenskapelige kurs og moduler som tilbys av programmet vårt
- Se de anbefalte modulene for andre studieprogrammer for mer informasjon. Individuelle forelesningskurs kan også tas selv om du ikke er student ved vårt program.
- Selv om disse kursene og modulene ikke vil gi deg en grad i datavitenskap, tjener de som en introduksjon til datavitenskapelige emner og vil telle med til graden din, hvis du senere bestemmer deg for å søke på Data Science MSc-programmet.
Ta domenespesifikke datavitenskapskurs fra andre programmer
- Andre fakulteter og programmer tilbyr datavitenskapskurs skreddersydd for deres felt. For eksempel tilbys datavitenskapskurs innen digital humaniora, beregningsbasert samfunnsvitenskap og biovitenskapsinformatikk. Se deres nettsider for informasjon om kursene og deres forutsetninger.
Ta andre generiske metodestudier som er nyttige for datavitenskap
- Andre programmer tilbyr kurs om metoder som også kan brukes innen datavitenskap. Eksempler på slike programmer inkluderer informatikk, matematikk og statistikk og språkteknologi. Se deres nettsider for informasjon om kursene og modulene og om deres forkunnskaper.
Data Science MSc-programmet tilbyr moduler for studenter ved andre programmer. Individuelle forelesningskurs kan også tas av andre studenter.
Galleri
Programresultat
Hvorfor datavitenskap?
Ved uteksaminering fra Data Science MSc-programmet vil du ha solid kunnskap om de sentrale konseptene, teoriene og forskningsmetodene innen datavitenskap samt anvendte ferdigheter. Spesielt vil du kunne:
- Forstå de generelle beregnings- og sannsynlighetsprinsippene som ligger til grunn for moderne; maskinlæring og data mining algoritmer
- Bruk ulike beregningsmessige og statistiske metoder for å analysere vitenskapelige og forretningsdata;
- Vurdere egnetheten til hver metode for formålet med datainnsamling og bruk;
- Implementer state-of-the-art maskinlæringsløsninger effektivt ved å bruke høyytelses databehandlingsplattformer;
- Påta kreativt arbeid, systematisk bruk av undersøkelser eller eksperimentering, for å oppdage ny kunnskap;
- Rapporter resultater på en klar og forståelig måte; og
- Analyser vitenskapelige og industrielle data for å utvikle nye applikasjoner og støtte beslutningstaking.
Karrieremuligheter
Industri og vitenskap flommer over av data og sliter med å forstå det. Det er et presserende behov for enkeltpersoner som er opplært til å analysere data, inkludert massive og heterogene data. Av denne grunn forventes mulighetene å vokse dramatisk. Det tverrfaglige Data Science MSc-programmet vil trene deg til å jobbe i dataintensive områder av industri og vitenskap, med ferdighetene og kunnskapene som trengs for å konstruere løsninger på komplekse dataanalyseproblemer.