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數(shù)據(jù)工程與分析
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M.Sc. Data Engineering and Analytics
理科
數(shù)據(jù)科學(xué)
信息學(xué)系
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項(xiàng)目簡介
專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時(shí)間
4/10月
項(xiàng)目時(shí)長
2年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
285歐元/年
培養(yǎng)目標(biāo)
在科學(xué)和工業(yè)的許多領(lǐng)域中,處理和分析大量數(shù)據(jù)是一個(gè)緊迫的問題,需要新穎的方法和技術(shù)。走向“大數(shù)據(jù)”的趨勢是由許多發(fā)展引起的:首先,大數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建和存儲(chǔ)變得可行且在經(jīng)濟(jì)上可行,例如,由于存儲(chǔ)空間,傳感器,智能設(shè)備,社交網(wǎng)絡(luò)和許多其他產(chǎn)品的價(jià)格下降更多。其次,例如多核系統(tǒng)和云計(jì)算方面的技術(shù)進(jìn)步使大規(guī)模檢查數(shù)據(jù)集成為可能。第三,這樣的數(shù)據(jù)量不僅起源于諸如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之類的“經(jīng)典”域,而且現(xiàn)在已經(jīng)在生活的許多領(lǐng)域中產(chǎn)生。考慮一下通過智能網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建傳感器數(shù)據(jù)并共享信息的車輛, 數(shù)據(jù)工程和分析碩士課程緊隨這些發(fā)展,并提供了一種教育,一方面使畢業(yè)生能夠設(shè)計(jì)和規(guī)劃大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)級(jí)解決方案,另一方面也為企業(yè)開展研究奠定了堅(jiān)實(shí)的起點(diǎn)。
申請(qǐng)要求
需要雅思/托福,有計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)背景,需要GRE/GMAT
語言要求
類型
總分要求
小分要求
雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個(gè)部分,除總分以外,每個(gè)部分會(huì)有單獨(dú)的小分。部分專業(yè)除對(duì)雅思和托福有總分要求外,會(huì)有單獨(dú)的小分要求。其中L代表聽力,R代表閱讀,W代表寫作,S代表口語。
雅思
6.5
/
托福
88
/
申請(qǐng)時(shí)間
2020Fall
2019-09-01
開放時(shí)間
2019-11-30
Round1
2020Fall Round1

開始時(shí)間:2019-09-01

結(jié)束時(shí)間:2019-11-30

申請(qǐng)已結(jié)束

2020-05-31
Round2
2020Fall Round2

開始時(shí)間:2019-09-01

結(jié)束時(shí)間:2020-05-31

申請(qǐng)已結(jié)束

課程設(shè)置
序號(hào)
課程介紹
Curriculum
1
數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ)
Foundations in Data Engineering
2
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
Foundations in Data Analysis
3
碩士研討會(huì)
Master's Seminar
4
碩士實(shí)踐課程
Master's Practical Course
5
查詢優(yōu)化
Query Optimization
6
云計(jì)算
Cloud Computing
7
現(xiàn)代CPU架構(gòu)下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
Database Systems on Modern CPU Architectures
8
并行程序設(shè)計(jì)
Parallel Programming
9
增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)
Augmented Reality
10
高級(jí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)
Advanced Computer Networking
11
計(jì)算機(jī)視覺原理
Principles of Computer Vision
12
成像和可視化的基本數(shù)學(xué)方法
Basic Mathematical Methods for Imaging and Visualization
13
可視化數(shù)據(jù)分析
Visual Data Analytics
14
商業(yè)分析
Business Analytics
15
數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
Data Mining and Knowledge Discovery
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