Master of Science - Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan

Master of Science dalam Ilmu Data dalam Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan

*Program Gelar Berdampak ini memberi siswa yang memenuhi syarat beasiswa penuh tanpa biaya kuliah selama 2 tahun, dengan penilaian dan biaya administrasi sebesar 1.000€. Untuk memulai proses ini, lengkapi aplikasi online Anda dari situs web kami www.ebu.lu

Profesional yang terampil dalam teknologi baru industri 4.0 adalah individu yang sangat dicari. Kemampuan mereka untuk menguraikan kompleksitas yang terus berkembang di dunia Ilmu Data & AI adalah kualitas yang tidak hanya lebih dituntut tetapi juga dihargai dalam ukuran yang sama. Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan adalah salah satu bidang terpanas di abad ke-21, yang akan memengaruhi semua segmen kehidupan sehari-hari pada tahun 2025, mulai dari transportasi dan logistik hingga perawatan kesehatan dan layanan pelanggan.

Ilmu Data MSc dan AI memberikan pelatihan dalam metode ilmu data, menekankan perspektif statistik. Program Magister ini menawarkan pelatihan ekstensif tentang Ilmu Data dan keterampilan Kecerdasan Buatan yang paling diminati dengan paparan langsung ke alat dan teknologi penting termasuk R, Python, Big Data, Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Pembelajaran Mendalam, dan Tableau. Anda akan menerima landasan menyeluruh dalam teori, serta keterampilan teknis dan praktis Ilmu Data & AI

Metode dan Gaya Pengajaran

Program Master of Data Science dan AI menawarkan semua yang dibutuhkan seseorang untuk menguasai dua disiplin ilmu yang saling melengkapi ini. Kurikulum mencakup semua konsep Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan yang membantu Anda menguasai keterampilan khusus yang sedang dicari oleh organisasi di seluruh dunia. Program Magister Ilmu Data dan AI ini mencakup keterampilan Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan dengan pemaparan langsung ke alat dan teknologi penting termasuk R, Python, Big Data, Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, Pembelajaran Mendalam, dan Tableau.

Pembelajaran teoretis Anda akan berada pada tingkat matematika yang tinggi, sedangkan keterampilan teknis dan praktis yang akan Anda peroleh akan memungkinkan Anda menerapkan metode lanjutan ilmu data dan statistik untuk menyelidiki pertanyaan dunia nyata.

Siswa akan diundang untuk berpartisipasi dalam acara dan seminar minggu kampus sebelum mereka lulus. Namun, partisipasi dalam lebih dari satu minggu kampus juga diperbolehkan dan dianjurkan. Selama minggu kampus, siswa akan menyelesaikan ujian akhir semester, mengunjungi perusahaan dan industri terkenal, serta bersosialisasi dan berjejaring satu sama lain.

Luksemburg bukan hanya pusat keuangan tetapi juga kota multikultural dan pusat banyak institusi Eropa. Antara tradisi dan modernitas. Anda akan dapat menikmati pemandangan yang berbeda dari taman alam, kastil abad pertengahan, dan banyak jalur hiking atau bersepeda gunung di seluruh wilayah. Luksemburg dan Chateau Wiltz menyambut Anda.

Mengapa Memilih Kursus ini?

Peran Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan membutuhkan perpaduan antara pengalaman, pengetahuan, dan ketajaman untuk menggunakan alat dan teknologi yang tepat. Ini adalah pilihan karir yang solid untuk para profesional baru dan berpengalaman. Calon profesional dari latar belakang pendidikan apa pun dengan kerangka berpikir analitis paling cocok untuk mengejar Program Dual Master ini dalam Ilmu Data dan Kecerdasan Buatan.

Kursus yang disajikan di sini menawarkan menu pilihan di setiap disiplin ilmu yang diperlukan, disesuaikan dengan keterampilan, pengalaman, dan tujuan masa depan Anda. Master of Data Science dan AI adalah program gelar satu tahun yang dirancang khusus untuk mempersiapkan lulusan sebagai generasi profesional dan Manajer TI berikutnya.

Tujuan dari Master of Science dalam Ilmu Data & AI adalah untuk memastikan bahwa siswa dapat secara efektif terlibat dalam dunia yang semakin mengglobal, beragam, dan beragam setelah memperoleh keterampilan yang diperlukan. Siswa akan, pada akhir program, dapat dengan percaya diri terlibat sebagai:

• Spesialis Algoritma
• Analis Bisnis
• Ahli statistik
• Ahli Strategi Data

Master of Science dalam Ilmu Data dan Hasil Pembelajaran Program Kecerdasan Buatan

Tujuan pembelajaran EBU dimaksudkan untuk meningkatkan pembelajaran siswa di bidang-bidang berikut: komunikasi, penalaran etis, keterampilan analitis, teknologi informasi, pandangan global, pemikiran kritis, dan pemahaman sinergi. Setelah menyelesaikan Program MSc, lulusan antara lain akan memiliki:

• Pemahaman mendalam tentang struktur data dan manipulasi data.
• Memahami model pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi termasuk regresi linier, regresi logistik, pengelompokan, pengurangan dimensi, K-NN, dan pipa.
• Lakukan komputasi ilmiah dan teknis menggunakan paket SciPy dan sub-paketnya termasuk Integrate, Optimize, Statistics, IO, dan Weave.
• Dapatkan keahlian dalam komputasi matematika menggunakan NumPy dan Scikit-Learn.
• Kuasai konsep mesin rekomendasi dan pemodelan deret waktu.
• Memahami prinsip, algoritma, dan aplikasi Machine Learning.
• Pelajari aplikasi Kecerdasan Buatan di berbagai kasus penggunaan di berbagai bidang seperti layanan pelanggan, layanan keuangan, perawatan kesehatan, dan lainnya.
• Terapkan teknik Kecerdasan Buatan klasik seperti algoritme pencarian, jaringan saraf, dan pelacakan.
• Pelajari cara menerapkan teknik Kecerdasan Buatan untuk pemecahan masalah dan jelaskan keterbatasan teknik Kecerdasan Buatan saat ini.
• Rancang dan bangun agen cerdas Anda sendiri dan terapkan untuk membuat Buatan praktis.
• Proyek intelijen termasuk game, model Pembelajaran Mesin, masalah kepuasan kendala logika, sistem berbasis pengetahuan, model probabilistik, fungsi pengambilan keputusan agen, dan banyak lagi.
• Pahami konsep TensorFlow, fungsi utamanya, operasinya, dan alur eksekusinya.
• Kuasai topik lanjutan seperti jaringan saraf konvolusional, jaringan saraf berulang, pelatihan jaringan dalam, dan antarmuka tingkat tinggi.
• Analisis data menggunakan Tableau dan mahir dalam membangun dasbor interaktif.
• Pahami berbagai komponen ekosistem Hadoop dan pelajari cara bekerja dengan HBase, arsitekturnya, dan penyimpanan datanya, pelajari perbedaan antara HBase dan RDBMS, serta gunakan Hive dan Impala untuk mempartisi.
• Pahami MapReduce dan karakteristiknya, serta pelajari cara menyerap data menggunakan Sqoop dan Flume.
• Pahami dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami menggunakan perpustakaan paling populer; Perangkat Bahasa Alami Python (NLTK).

Fakta

• Durasi: 2 Tahun
• Kredit: 90 ECTS
• Format: Penuh waktu atau Paruh waktu
• Bahasa: Inggris
• Tanggal mulai: September

Struktur Program