MSc i datalogi
University of Cyprus
Nøkkelinformasjon
Campus plassering
Aglantzia, Kypros
Språk
Engelsk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
18 måneder
Tempo
Fulltid
Studieavgift
EUR 5 125
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
Introduksjon
MSc in Data Science-programmet samler ekspertisen til tre avdelinger ved University of Cyprus -Business and Public Administration, Computer Science og Mathematics and Statistics-for å forberede neste generasjon dataorienterte tenkere.
Datavitenskap er et moderne tverrfaglig felt som bruker vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å trekke ut kunnskap og innsikt fra data. Programmets mål er å tilby en sterk forståelse av grunnleggende og avanserte metoder innen statistisk slutning, maskinlæring, datavisualisering, data mining og forretningsanalyse.
Programmet er designet for studenter med bakgrunn fra STEM eller i Business and Economics, som kan demonstrere gode engelskkunnskaper, og som, som en del av bachelorgraden, har fullført et innføringskurs i statistikk, samt et kurs i en programmeringsspråk som Python og/eller R (se Opptak for ytterligere informasjon).
Programmets varighet er 18 måneder (90 studiepoeng). De to første semestrene er dedikert til kjernekurs og homogeniserer studentenes kunnskap om grunnleggende datavitenskap. Det tredje semesteret lar studentene velge ett av tre spor: Computational Science, Statistics og Business Analytics. I sommersemesteret bringer Capstone-prosjektet studentene i kontakt med virkelige problemer og hjelper dem med å sementere kunnskapen og ferdighetene de tilegnet seg.
Etter at programmet er fullført, vil studentene ha fått ferdigheter som er kritiske i en moderne datadrevet verden og vil være i stand til å tenke på tvers av fagområder og omdanne data til praktisk innsikt.
Hvorfor studere
Premier forskningsuniversitet
University of Cyprus har arbeidet for å bli dyktig innen utdanning, forskning og innovasjon og har på mindre enn 30 år klart å bli en av de ledende institusjonene for høyere utdanning i Europa. Rangerte førsteplass i sikring av europeisk finansiering fra alle organisasjoner fra de 27 WIDENING -landene, har University of Cyprus sikret nesten 100 forskningsprosjekter med en total finansiering på mer enn € 60 millioner.
Akademisk kvalitet
University of Cyprus å fungere som et fyrtårn for vitenskap og kreativitet, og har et rykte for banebrytende forskning og undervisning av høy kvalitet og tilbyr et økende utvalg av utdannede programmer på engelsk. Med rundt 7.000 studenter, 800 fakulteter og ansatte, og 15 godt finansierte forskningssentre, er UCY et raskt voksende universitet og den største arbeidsgiveren på Kypros for unge forskere.
Banebrytende fasiliteter
Klasserom fullt utstyrt for hybridlæring. Et datasenter med dataklynger med høy ytelse. Et bibliotek i verdensklasse, åpent døgnet rundt. En vakker og voksende campus med restauranter, kafeer og butikker. University of Cyprus 'infrastruktur sammenligner seg positivt med de beste europeiske universitetene.
Fakultet i verdensklasse
Vårt fakultet i MSc i datavitenskapsprogrammet inkluderer redaktører av akademiske tidsskrifter på toppnivå, har blitt omtalt i topp vitenskapelige og medier, inkludert CNN og New York Times, har vunnet flere millioner euro konkurransedyktige europeiske tilskudd og har blitt invitert til bidra til å lede de amerikanske og europeiske merkene i sektorer som inkluderer detaljhandel, klær, medier og legemidler, analysere dataene og løse komplekse problemer.
Bransjeforbindelser
MSc i datavitenskap lanseres med sterk støtte fra ledende kypriotiske organisasjoner. Virkelig erfaring og nettverksmuligheter vil hjelpe til med å starte og akselerere våre kandidaters karriere.
Galleri
Opptak
Stipend og finansiering
Erasmus+ mastergradslån
Det europeiske investeringsfondet (EIF) samarbeider med University of Cyprus for å lansere en ny pilotordning som lar studentene bruke Erasmus+ Master Degree Loans til å finansiere masterstudiene sine i et Erasmus+-programland. Denne avtalen vil hjelpe studenter bosatt i et av de 32 andre Erasmus+-programlandene til å flytte til Kypros for å gjennomføre masterprogrammet sitt på University of Cyprus .
For å være kvalifisert til å søke om et Erasmus+ mastergradslån:
- Du må ha en anerkjent førstesyklus (undergraduate) kvalifikasjon.
- Du har ikke oppnådd dine tidligere akademiske kvalifikasjoner fra noen institusjon på Kypros.
- Du har søkt og blitt tatt opp til en masterplass ved et av mastergradsprogrammene til University of Cyprus
- Du har ikke allerede inngått et studielån dekket av Erasmus+-programmet med en annen enhet enn University of Cyprus .
- Du må være bosatt i et annet programland enn Kypros.
Stipend
University of Cyprus tilbyr et begrenset antall undervisningsstipender til utvalgte studenter som er tatt opp til programmet. Alle søkere for opptak vil bli vurdert for disse prisene på konkurransegrunnlag. Disse stipendene vil dekke en del av undervisningskostnadene.
Datavitenskap er et moderne tverrfaglig felt som bruker vitenskapelige metoder, prosesser, algoritmer og systemer for å hente ut kunnskap og innsikt fra data. Programmets mål er å tilby en sterk forståelse av grunnleggende og avanserte metoder innen statistisk slutning, maskinlæring, datavisualisering, datautvinning og forretningsanalyse.
Studiet er tilrettelagt for studenter som har bakgrunn fra STEM eller i Business and Economics, som kan vise til gode kunnskaper i engelsk, og som som en del av sin lavere grad har gjennomført et introduksjonskurs i statistikk, samt et kurs i en programmeringsspråk som Python og/eller R (se Opptak for mer informasjon).
Studiets varighet er 18 måneder (90 stp). De to første semestrene er dedikert til kjernekurs og homogeniserer studentenes kunnskap om grunnleggende datavitenskap. Det tredje semesteret lar studentene velge ett av tre spor: Computational Science, Statistics og Business Analytics. I sommersemesteret bringer Capstone-prosjektet studentene i kontakt med reelle problemer og hjelper dem å sementere kunnskapen og ferdighetene de har tilegnet seg.
Ved fullføring av programmet vil studentene ha fått ferdigheter som er kritiske i en moderne datadrevet verden og vil være i stand til å tenke på tvers av disipliner og transformere data til handlingskraftig innsikt.
Læreplan
Master i datavitenskap er et svært selektivt program for studenter som ønsker å begynne eller fremme karrieren innen datavitenskap.
Studiets varighet er 1,5 år (90 stp), mens undervisningsspråket er engelsk. Programmet tilbyr 3 spor (Computer Science Track / Statistics Track / Business Analytics Track). De to første semestrene vil være dedikert til kjernekurs; studentene vil velge et spor på slutten av andre semester. En del av programmet er Capstone-prosjektet i datavitenskap, hvor studentene takler spesifikke og praktiske problemer av tverrfaglig karakter. I dette kurset engasjerer studentene seg i alle aspekter av livssyklusen til datavitenskapelige prosjekter – fra prosessmodellering, datautvinning, rengjøring og validering, til datatolkning og visualisering. Capstone-prosjektet starter i sommersemesteret, etter slutten av andre semester.
Kursplan
Første semester | ECTS |
DSC 510: Introduksjon til datavitenskap og analyse (tilbys av CS) | 8 |
DSC 530: Probability and Statistics for Data Science (tilbys av MAS) | 8 |
DSC 531: Statistisk simulering og dataanalyse (tilbys av MAS) | 8 |
Ett gratis valgfag (tilbys av andre enheter i University of Cyprus , f.eks Jussinstitutt, Senter for entreprenørskap, etc.) | 4 |
Andre semester | ECTS |
DSC 511: Big Data Analytics (tilbys av CS) | 8 |
DSC 550: Business Analytics-applikasjoner (tilbys av BUS) | 8 |
DSC 532: Statistisk læring (tilbys av MAS) | 8 |
Ett gratis valgfag (tilbys av andre enheter i University of Cyprus , f.eks Jussinstitutt, Senter for entreprenørskap, etc.) | 4 |
Sommersemester | ECTS |
Capstone-prosjekt i datavitenskap (1. fase) | 5 |
Tredje semester | ECTS |
Informatikkspor/ Statistikkspor/Business Analytics Track-kurs | 8 |
Informatikkspor/ Statistikkspor/Business Analytics Track-kurs | 8 |
Informatikkspor/ Statistikkspor/Business Analytics Track-kurs | 8 |
Capstone-prosjekt i datavitenskap (2. fase) | 5 |