MSc i datavitenskap og kunstig intelligens

MSc Data Science and Artificial Intelligence er en doktorgrad konverteringsgrad. Det er et partnerskap mellom oss og deg - vi vil gi deg mulighetene til å få dyp kunnskap, praktiske ferdigheter og meningsfull kompetanse innen datavitenskap og kunstig intelligens, du bringer entusiasme, besluttsomhet og vilje til å lære og utnytte mulighetene mest mulig.

Dette er et konverteringskurs slik at lavere grad kan være i alle fag.

Kursmoduler

År 1

• Introduksjon til kunstig intelligens (Requisite) ю Denne modulen gir en introduksjon til det kunstige intelligensfeltet, som dekker historien til disiplinen og utforsker bredden i disiplinen fra "klassisk AI" til dagens forreste områder. Det gir grunnlag for hvordan man forsker innen AI og datavitenskap og vurderer etiske spørsmål som oppstår i AI og datavitenskapelige applikasjoner
• Python Programmering for AI og datavitenskap (Requisite). Programmering er en kjernekompetanse gjennom databehandling. Denne modulen vil dekke Python-programmering med særlig vekt på å bruke Python til å løse problemer med AI og datavitenskapsteknikker. Ingen programmeringserfaring vil antas. Modulen vil begynne med nøkkelelementene i Python-programmering og bygge mot å utnytte standard Python-biblioteker og pakker for å skape løsninger. Beste fremgangsmåter for Python-koding vil bli innebygd i hele modulen. Modulen vil også gi en primer på programvareutvikling av løsninger, med vekt på viktigheten av testing.
• SQL- og NoSQL-databaser (Requisite). Industri, handel og forskning transformeres av potensialet til å fange, lagre, manipulere, analysere og visualisere data og informasjon i massiv skala. Relasjonelle (SQL) databaser og datalager er fortsatt viktige databaser for mange organisasjoner. Fremkomsten av Big Data med sin variasjon, hastighet og volum har utfordret relasjonsdatabaser, noe som har ført til fremveksten av NoSQL-databaser. Likevel har spørrespråkene til NoSQL-databaser utviklet seg nærmere SQL-funksjonene. Denne modulen vil dekke både SQL- og NoSQL-tilnærminger til datamodellering, databasedesign og manipulering slik at du kan bruke riktig verktøy for riktig jobb.
• Data Mining og Statistical AI (Requisite). Datavitenskap og kunstig intelligens inkluderer mange teknikker for klassifisering, analyse og prediksjon. Denne modulen fokuserer på teknikkene knyttet til data mining og statistisk drevne tilnærminger, og gir deg et arsenal av metoder for å løse forretningsproblemer og generere reell innsikt.
• Deep Learning Techniques and Tools (Requisite). Dyp læring er sentralt i moderne AI. Tilstrekkelig med billig datakraft, tilstrekkelig store datasett og en rekke viktige teoretiske fremskritt skapte dype læringsteknikker som har tilrettelagt en bølge av nøyaktighet øker på tvers av mange beregningsoppgaver (datasyn, naturlig språkbehandling, talegjenkjenning, autonom kjøring, etc.) , gjør mange applikasjoner praktiske. Denne modulen forklarer den underliggende matematikken og teknikkene slik at du kan mestre dyp læring og løse reelle problemer.
• Cloud Computing for AI og datavitenskap (Requisite). Den on-demand levering av databehandling, database, lagring, applikasjoner og IT-ressurser gjennom cloud computing har gjort det mulig for mange organisasjoner å levere innovative løsninger uten forhåndsinvesteringer. Cloud computing økosystemer tilbyr en rekke skalerbare AI og maskinlæringsløsninger. Denne modulen gir en omfattende forankring i cloud computing-konsepter og løsninger, understøttet med omfattende praktiske forhold for å bygge erfaring i individuelle tjenester og arkitektoniske design. Siden University of Suffolk er en AWS Academy-partnerinstitusjon, vil modulen gi deg muligheten til å skaffe deg AWS-sertifisering (er) hvis du ønsker det.
• Utvidet prosjekt (obligatorisk). Det utvidede prosjektet er kulminasjonen av MSc Data Science and Artificial Intelligence conversion degree. Dette prosjektet er din mulighet til å bruke kunnskapen og ferdighetene som er tilegnet fra alle tidligere moduler på en reell oppgave - det er sannsynligvis et prosjekt som er foreslått av et selskap eller en forskningsorganisasjon.

Karrieremuligheter

Arbeidsgivernes etterspørsel etter personer dyktige innen datavitenskap og AI er bevist. Antall AI-jobber i Storbritannia som er oppført på online jobbstyret vokste med 485% mellom 2014 og 2017, ifølge forskning fra jobbnettstedet 'Indeed'. Gartners undersøkelse om AI avslørte at det er en rask vekst i antall AI-baserte jobber i store organisasjoner, og et tempoendring fra 4 prosjekter per organisasjon i 2019 til 10 prosjekter i 2020 og akselererende til forventede 35 prosjekter i 2022.

Regionale digitale ferdigheter generelt og Datavitenskap, spesielt, har blitt identifisert av arbeidsgivere som et prioritert område. Innovation Martlesham-klyngen der University of Suffolk sitt nye DigiTech Center er samlokalisert, har hatt en vekst i antall IKT-jobber fra 600 i 2016 til 1200 i 2019 med 2000 jobber forventet til 2023.

En økende prosentandel av disse jobbene krever kjerneferdigheter innen datavitenskap og AI. Konsultasjoner med regionale virksomheter avslørte at det er en økende etterspørsel etter fagpersoner med sterke datavitenskapelige ferdigheter som er i stand til å utvikle maskinlæringsmodeller basert på eksisterende rammer for hurtigutvikling av AI. Som utdannet av denne graden vil du være ideelt plassert for å dra nytte av det.

I tillegg til karrierer i industrien, som utdannet av dette kurset, vil du også kunne gå videre til doktorgradsforskning.

Avgifter og finansiering

2021-22

• Studieavgift på heltid: £ 8,235
• Deltidsavgift: £ 915 per 20 studiepoeng
• Internasjonalt studieavgift: £ 12,150

Mer informasjon

• 20% reduksjon i avgifter for kandidater fra University of Suffolk

På University of Suffolk gir skolepengene tilgang til alle de vanlige undervisnings- og læringsfasilitetene du forventer. Imidlertid kan det være ekstra kostnader knyttet til kurset ditt som du må budsjettere med.

Inntakskrav

Akademiske krav

• Søkere forventes å ha en lavere grad på 2: 2 eller høyere.
• Søkere kan forventes å delta på et intervju som en del av søknadsprosessen.

Engelsk Språkkrav

• IELTS (Academic eller UKVI): 6,5 totalt, og minimum 5,5 i hver komponent
• Cambridge Assessment English: C1 Advanced Certificate in Advanced English minimum total score på 180, ikke mindre enn 162 i hver komponent
• Pearson Test of English (PTE Academic): CEFR C1 Level
• TESA (Test of English for Studies Abroad): 6,5 totalt, og minimum 5,5 i hver komponent
• TOEFL iBT (kun akseptabelt for studenter som ikke trenger et Tier 4-visum for å studere i Storbritannia): 93 totalt med minimum 12 i lesing, 11 i å lytte, 17 i å snakke og 20 i skrift
• University of Suffolk Password Skills Test: 6.5 / 7.0 totalt, og minimum 5,5 i hver komponent