Arden Study Centre, Berlin

MSc Data Science

¿Estás listo para lanzar o acelerar tu carrera en ciencia de datos e IA? La demanda de científicos de datos cualificados supera con creces la oferta actual, y la industria se enfrenta a una importante brecha global de habilidades. Nuestro programa en línea MSc Data Science está diseñado para cerrar esta brecha al proporcionarle las habilidades prácticas relevantes y la experiencia necesaria para sobresalir en roles relacionados con datos, brindándole un camino para establecer una carrera satisfactoria y potencialmente lucrativa. Nuestro grado de ciencia de datos cubre todo, desde conceptos matemáticos fundamentales hasta temas avanzados como inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y computación en la nube. Dominarás herramientas esenciales y lenguajes de programación como Python, además de adquirir destreza en herramientas de software como Jupyter Notebooks y Tableau.

También abordará escenarios del mundo real a través de los módulos individuales de nuestro programa. Ya sea que esté explorando las limitaciones éticas y legales de la ciencia de datos o profundizando en las complejidades del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, estará inmerso en aplicaciones prácticas. Nuestra filosofía "Aprender haciendo" garantiza que pueda aplicar sus conocimientos para tomar decisiones comerciales significativas utilizando conjuntos de datos reales.

En última instancia, obtendrá una visión genuina de cómo funciona la ciencia de datos, desde la recopilación y el procesamiento de datos hasta el análisis con fines operativos y estratégicos, desarrollando una sólida comprensión de las consideraciones éticas y legales que dan forma al papel de los profesionales de la ciencia de datos.

Módulos del curso

• Programación para ciencia de datos (20 créditos)
• Matemáticas para la ciencia de datos (20 créditos)
• Big Data y Computación en la Nube (20 créditos)
• Aprendizaje automático (20 créditos)
• Inteligencia Artificial y Redes Neuronales (20 créditos)
• Visualización de datos (20 créditos)
• Proyecto de investigación (60 créditos)

¿Por qué Arden?

• La Universidad de Arden está regulada por la Agencia de Garantía de Calidad de Inglaterra (QAA) y el gobierno del Reino Unido.
• El 96% de los graduados de la Universidad de Arden están empleados 6 meses después de la graduación.
• Enseñado 100% en inglés
• Enseñanza intensiva, atractiva y presencial por parte de expertos de la industria.
• Aplicación relevante para la industria del siglo XXI
• Cohorte de estudiantes internacionales con más de 40 nacionalidades representadas.
• Opciones de pago y descuentos anticipados disponibles
• Ubicación central perfecta en Berlín, cerca de actores corporativos clave

¿Por qué Alemania?

• Alemania tiene una de las mejores tasas de empleo de Europa, con un 91% *
• El cuarto mejor salario inicial de graduación es £ 40,650 en Europa, con una economía en crecimiento **
• Alemania es el país europeo más popular para los estudiantes internacionales, reconocido por su educación de alta calidad***
• Berlín ha sido nombrada capital europea de las startups
• Berlín es la ciudad más grande de la UE con un próspero panorama empresarial, que ofrece una variedad de oportunidades laborales a jóvenes profesionales y graduados. Alemania tiene una rica historia en cultura y arte, lo que ofrece a los estudiantes la oportunidad de explorar esto mientras disfrutan de una educación de primer nivel en el Reino Unido. -institución reconocida

* Times Higher Education

** Soy expatriado

*** Según estadísticas y datos del monitor ICEF

Requisitos de entrada estándar

• Un título de honores 2.2 en una materia de matemáticas donde muchos de los módulos se basaban en matemáticas. Los ejemplos incluyen, entre otros, matemáticas, finanzas, informática, ciencias e ingeniería.
• O un título equivalente de 2.2 con honores con 18 meses de experiencia laboral en informática relevante.
• Requisitos de entrada típicos no estándar:
• Un mínimo de 3 años de experiencia laboral relevante.
• Su experiencia laboral debe ser en un rol basado en datos, por ejemplo, finanzas, ingeniería, ciencia, análisis de datos, etc. Deberá haber trabajado con matemáticas y/o análisis de datos en su rol actual para ser elegible.

Requisitos de inglés estándar

Prueba de nivel de inglés equivalente a ELTS 6.0 con un mínimo de 5.5 en cada componente o prueba de que has estudiado previamente en inglés.