Maestría en Ciencias de datos
Cape Town, Sudáfrica
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
2 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Feb 2026
TASAS DE MATRÍCULA
ZAR 142.910 / per year
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
El curso de Maestría interdisciplinario con especialización en Ciencia de Datos, se ofrece en colaboración con los departamentos de Ciencias Estadísticas, Informática, Astronomía, el Grupo de Biología de Computación (Facultad de Ciencias de la Salud) y los departamentos de Finanzas y Impuestos, Economía y AIFMRM (Comercio). Facultad).
Hay un gran interés y atención en la disponibilidad de una gran cantidad de datos, generados a través de sistemas financieros, investigaciones médicas, investigaciones astronómicas, redes sociales y la comprensión de que se necesita un conjunto de habilidades especiales para darle sentido a estos datos y permitir que la información conduzca al conocimiento. y decisiones. Como resultado, universidades de todo el mundo han iniciado programas en ciencia de datos, análisis, aprendizaje automático o inteligencia artificial y se han formado institutos. El Instituto Alan Turing, establecido en 2015 en el Reino Unido con sede en la Biblioteca Británica, describe la ciencia de datos de la siguiente manera:
“A medida que aumenta la cantidad de datos que generamos, también aumenta nuestra necesidad de comprenderlos y utilizarlos. La ciencia de datos es la ciencia fundamental detrás del análisis de datos y se basa en varias ciencias existentes en respuesta a esa necesidad: las ciencias matemáticas, las ciencias informáticas, las ciencias sociales, la ingeniería de software y la experiencia en el campo de múltiples industrias y sectores”.
El enfoque también está cambiando para incluir la Inteligencia Artificial. La ciencia de datos y la IA están conectadas en el sentido de que, a través de la extracción de conocimientos y perspectivas de los datos, la ciencia de datos ayuda a la IA a encontrar soluciones a los problemas. El aprendizaje automático es el proceso de aprender de los datos a lo largo del tiempo y proporciona el vínculo entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
En Sudáfrica, muchas universidades han establecido programas en ciencia de datos, incluida la Plataforma Nacional de Enseñanza y Capacitación de Postgrado en Ciencias Electrónicas (NEPTTP) ofrecida por un consorcio de cinco universidades (UP, WITS, NWI, UL y UNIVEN), el programa de pregrado en Ciencia de datos ofrecida por la Universidad Sol Plaatje, el programa de Ciencia de Big Data ofrecido por la Universidad de Pretoria, programas de honores y maestría en Ciencia de Datos ofrecidos por la Universidad de Western Cape y la nueva Escuela de Ciencia de Datos y Pensamiento Computacional de la Universidad de Stellenbosch.
Aquí en la UCT tenemos un programa de maestría en Ciencia de Datos, ofrecido por el Departamento de Ciencias Estadísticas, en colaboración con los departamentos de Informática, Sistemas de Información, Astronomía, Física, Ciencias Médicas Integradas, Finanzas y Economía e Impuestos.
Las características del programa se basan en la premisa de que la Ciencia de Datos se refiere al arte de aprender a partir de datos y que los conocimientos requeridos provienen de tres áreas, Ciencias Estadísticas, Ciencias de la Computación y Ciencias del Dominio. Se trata, por tanto, de un programa interdisciplinario donde los módulos metodológicos básicos son impartidos por los departamentos de Ciencias Estadísticas e Informática, mientras que los módulos optativos son impartidos por expertos en Astronomía, Física, Biología Computacional (Ciencias de la Salud), Finanzas e Impuestos y Economía. .
El ingreso al programa requiere una buena licenciatura con un componente cuantitativo significativo. El programa está estructurado de manera que podamos aceptar una variedad de estudiantes con distintos antecedentes en Estadística, Matemáticas y Ciencias de la Computación y podemos adaptar el plan de estudios de cada estudiante a las habilidades previas con las que ingresan al programa.
Es un programa de maestría en cursos en el que los estudiantes realizan trabajos de curso durante el primer año, seguidos de un componente de disertación. La estructura principal permite 90 créditos de cursos y una disertación de 90 créditos. Ofrecemos una opción alternativa adicional de cursos de 120 créditos y disertación de 60 créditos a partir de 2020. Se adjunta la estructura del programa.
El programa de maestría en Análisis Avanzado está estrechamente alineado con el programa de Ciencia de Datos y está dirigido a estudiantes que obtienen un excelente nivel de honores en Estadística.
Graduados con honores o de cuatro años de licenciatura de todo el espectro de disciplinas, que quieran obtener una amplia comprensión de las cuestiones relacionadas con el cambio climático y el desarrollo sostenible desde una perspectiva africana y del mundo en desarrollo, y aquellos que quieran una introducción integral a las cuestiones del cambio climático antes. embarcarse en un doctorado. El curso preparará a sus graduados para empleos en el gobierno, autoridades locales, empresas con una agenda de sostenibilidad, consultorías, ONG y organizaciones internacionales de desarrollo. Está dirigido tanto a recién graduados como a aquellos con varios años de experiencia que deseen abordar estas cuestiones apremiantes en el contexto de sus vocaciones.
Los cursos deben seleccionarse sujetos al cumplimiento de los requisitos de ingreso y al consentimiento del coordinador del programa.
Cursos básicos:
| Bases de datos para científicos de datos | CSC5007Z | 12 créditos |
|---|---|---|
| Visualización | CSC5008Z | 12 créditos |
| MIT: Programación en Python | CSC5011Z | 15 créditos |
| Análisis multivariado | STA5069Z | 15 créditos |
| Ciencia de datos para la industria | STA5073Z | 12 créditos |
| Computación estadística y de alto rendimiento | STA5075Z | 18 créditos |
| Aprendizaje supervisado | STA5076Z | 12 créditos |
| Aprendizaje no supervisado | STA5077Z | 12 créditos |
| Análisis exploratorio de datos | STA5092Z | 12 créditos |
Cursos electivos:
Ciencia de datos para la astronomía | AST5004Z | 12 créditos |
|---|---|---|
Ciencia de datos para la física de partículas | PHY5007Z | 12 créditos |
Bioinformática para la biología de alto rendimiento | IBS5004Z | 15 creditos |
Ciencia de datos para la industria | STA5073Z | 12 créditos |
Modelado de decisiones para análisis prescriptivo | STA5074Z | 12 créditos |
Modelado de decisión bayesiano | STA5061Z | 15 creditos |
Análisis de datos para operaciones de alta frecuencia | STA5091Z | 15 creditos |
Visualización de datos | CSC5008Z | 12 créditos |
Programando en Python | CSC5011Z | 12 créditos |
Regresión avanzada | STA5090Z | 15 creditos |
Aprendizaje automático | STA5068Z | 15 créditos |
|---|---|---|
Teoría avanzada de la cartera | STA5086Z | 15 créditos |
Simulación y optimización | STA5071Z | 15 créditos |
Análisis de datos longitudinales | STA5067Z | 15 créditos |
Análisis de supervivencia | STA5072Z | 15 créditos |
Mercados financieros sudafricanos | FTX5040F | 15 créditos |
Gestión de Riesgos de Instrumentos Financieros | FTX5051S | 15 créditos |
Diseño de sistemas financieros | INF5006S | 15 créditos |
Temas de gestión financiera | FTX5028W | 30 créditos |
Mercados de capitales e instrumentos financieros | FTX5043F | 30 créditos |
|---|---|---|
Finanzas empíricas | FTX5044H | 30 créditos |
Fintech y criptomonedas | ECO5037S | 24 creditos |
Análisis de series de tiempo aplicado | ECO5096S | 15 creditos |
Microeconomía | ECO5070S | 15 creditos |
Econometría avanzada | ECO5046F | 15 creditos |
Configuraciones del programa
Hay dos configuraciones de programa:
Programa de ciencia de datos (cursos de 90 créditos/tesis de 90 créditos)
El plan de estudios se compone de cursos básicos que suman 66 créditos, cursos optativos que suman al menos 24 créditos y una disertación menor que cuenta con 90 créditos.
Los estudiantes elegirán un mínimo de 2 cursos optativos para llevar el número total de créditos de cursos optativos a un mínimo de 24 créditos NQF. Las materias optativas disponibles dependerán de la disponibilidad del personal y no todas las materias optativas se ofrecerán cada año. Los estudiantes pueden optar por tomar materias optativas de la lista de cursos básicos, o de la lista de cursos optativos sujetos a cumplir con los requisitos de ingreso para los cursos elegidos y el consentimiento de los coordinadores del curso y programa, o de cursos de otros departamentos sujetos al consentimiento del curso. y convocantes del programa.
El componente de disertación menor (90 créditos NQF) es un proyecto de investigación basado en un tema de investigación seleccionado. Los estudiantes pueden registrarse para una disertación menor de las opciones disponibles que se enumeran a continuación. Los estudiantes que se registren para el componente de disertación en una facultad distinta a la facultad anfitriona (que administra el curso) estarán sujetos a los criterios de examen de esa facultad.
Las opciones de disertación menor incluyen:
| Ciencia de datos en las ciencias estadísticas | STA5079W | 90 créditos |
|---|---|---|
| Ciencia de datos en astronomía | AST5005W | 90 créditos |
| Ciencia de datos en bioinformática | IBS5005W | 90 créditos |
| Ciencia de datos en informática | CSC5009W | 90 créditos |
| Ciencia de datos en física | PHY5008W | 90 créditos |
| Tesis menor en finanzas | FTX5003W | 90 créditos |
Programa de ciencia de datos (cursos de 120 créditos / disertación de 60 créditos)
El plan de estudios se compone de cursos básicos que suman 66 créditos, cursos optativos que suman al menos 24 créditos y una disertación menor que cuenta con 90 créditos.
Los estudiantes elegirán un mínimo de 2 cursos optativos para llevar el número total de créditos de cursos optativos a un mínimo de 24 créditos NQF. Las materias optativas disponibles dependerán de la disponibilidad del personal y no todas las materias optativas se ofrecerán cada año. Los estudiantes pueden optar por tomar materias optativas de la lista de cursos básicos, o de la lista de cursos optativos sujetos a cumplir con los requisitos de ingreso para los cursos elegidos y el consentimiento de los coordinadores del curso y programa, o de cursos de otros departamentos sujetos al consentimiento del curso. y convocantes del programa.
El componente de disertación menor (90 créditos NQF) es un proyecto de investigación basado en un tema de investigación seleccionado. Los estudiantes pueden registrarse para una disertación menor de las opciones disponibles que se enumeran a continuación. Los estudiantes que se registren para el componente de disertación en una facultad distinta a la facultad anfitriona (que administra el curso) estarán sujetos a los criterios de examen de esa facultad.
Las opciones de disertación menor incluyen:
| Tesis menor en Gestión Financiera | FTX5029W | 60 créditos |
|---|---|---|
| Disertación menor | ECO5023W | 60 créditos |
| Tesis menor en Ciencias Estadísticas | STA5093W | 60 créditos |