Maestría en Computación - Ciencia de Datos

Maestría en Computación - Ciencia de Datos

El mundo moderno se caracteriza por un crecimiento exponencial en la cantidad de datos capturados de varias fuentes de datos. La recopilación, el almacenamiento y el procesamiento de datos son elementos centrales del comercio y la ciencia actuales, con una rápida adopción en áreas que van desde el análisis comercial y el marketing hasta la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Todos se basan en algoritmos avanzados, modelos, métodos informáticos y sistemas informáticos eficientes y escalables, todo incluido en el programa de estudios de maestría en Computación.

La ciencia de datos combina la informática y las estadísticas para descubrir información significativa a partir de los datos y, en última instancia, producir nuevos conocimientos y valor en una economía digitalizada y globalizada. Con la creciente cantidad de datos que se generan y recopilan cada día, los científicos de datos se están volviendo cada vez más importantes tanto en la industria como en la academia. El perfil de ciencia de datos brinda a los estudiantes una base sólida en matemáticas, modelado estadístico, aprendizaje automático y otros conocimientos que les permiten desarrollar soluciones de ciencia de datos para una amplia gama de aplicaciones, resolver problemas de ingeniería avanzada, realizar investigación y desarrollo, y actuar como líderes en la revolución digital actual.

Se pone gran énfasis en las habilidades prácticas y el desarrollo profesional temprano durante el estudio. El programa de estudio también facilita el desarrollo de habilidades blandas de ingeniería a través del conjunto de cursos transversales , que complementan la educación en ingeniería con un conjunto adicional de habilidades que son necesarias para formar a un ingeniero como una persona completa.

¿Cómo será su estudio en la práctica?

En nuestro programa de estudios de Maestría en Ciencias de Datos en FER, obtendrá una base sólida en cursos de matemáticas y estadísticas que son requisitos previos para una comprensión profunda de la naturaleza de los datos y las estrategias para el análisis de datos. Nuestros profesores e investigadores trabajan en una amplia gama de áreas interesantes, por lo que tendrá la oportunidad de aprender más sobre aplicaciones específicas de dominio a través de numerosos cursos electivos, seminarios y proyectos.

¿Tienes curiosidad acerca de cómo las máquinas pueden entender el lenguaje humano? Los investigadores del Laboratorio de análisis de texto e ingeniería del conocimiento (TakeLab) están comprometidos con la investigación de procesamiento de lenguaje natural y análisis de texto de última generación. ¿Quieres saber que es realmente "seis grados de separación" entre usted y cualquier persona en el mundo? El grupo de investigación del Laboratorio de Computación y Redes Sociales (SocialLab) busca respuestas a esa y otras preguntas sobre las redes sociales y el comportamiento social humano en línea. Si aprender cómo las computadoras pueden aprender a detectar objetos en imágenes es más su taza de té, el Grupo de procesamiento de imágenes desarrolla métodos de visión por computadora para imágenes biomédicas con el fin de mejorar los procesos de diagnóstico. ¿Le intrigan los desafíos que plantea Big Data? Nuestro StreamsLab le presentará las principales plataformas y tecnologías de Big Data. Y si está interesado en la bioinformática, el Laboratorio de Bioinformática y Biología Computacional (LBCB) con gusto le mostrará sus algoritmos de ensamblaje de genomas de última generación. Para aquellos más atraídos por las finanzas, los investigadores del Laboratorio de Análisis Financiero y de Riesgos (LAFRA) enseñan a las máquinas a comprender los mercados financieros y el riesgo. Estos son solo algunos de los laboratorios y grupos de investigación en los que puede participar, con la oportunidad de participar en una serie de proyectos de investigación financiados por la UE relacionados con la ciencia de datos, así como en proyectos industriales.