MSc i statistik och maskinlärande

Allmänt

Programbeskrivning

  • Start: augusti 2021
  • Studieplats: Linköping
  • Nivå: Andra cykeln

Den snabba utvecklingen av informationsteknologier har överväldrat samhället med enorma mängder information som genereras av stora eller komplexa system från telekommunikation, robotik, medicin, företag och många andra områden. Detta masterprogram möter utmaningarna med att lära av dessa komplexa volymer med hjälp av modeller och algoritmer från maskininlärning, data mining och andra datorintensiva statistiska metoder. Genom att gå med oss kommer du att öka effektiviteten och produktiviteten i systemen och göra dem smartare och mer autonoma.

Lär dig att göra pålitliga förutsägelser

Programmet fokuserar på moderna metoder från maskininlärning och databashantering som använder kraften i statistik för att bygga effektiva modeller och göra pålitliga förutsägelser och optimala beslut. Du får djup teoretisk kunskap såväl som praktisk erfarenhet av omfattande laboratoriearbeten. Om du vill komplettera dina studier med kurser vid andra universitet kan du delta i utbytesstudier under tredje termin.

Beroende på dina intressen kommer du att arbeta mot din avhandling på ett företag, en statlig institution eller en forskningsenhet vid LiU. Där kan du tillämpa din kunskap på ett verkligt problem och träffa människor som använder avancerad dataanalys i praktiken eller så kan du gå djupare in i forskningen.

Detta program är för dig om du strävar efter att lära dig att:

  • förbättra förmågan hos en mobiltelefons taligenkänningsprogramvara att urskilja vokaler i en bullrig miljö
  • ge tidig varning om en finansiell kris genom att analysera frekvensen av krisrelaterade ord i finansiella medier och internetforum
  • förbättra riktad marknadsföring genom att analysera shoppingmönster i stormarknadens skannerdatabaser
  • bygg ett effektivt spamfilter
  • uppskatta effekten som ny trafiklagstiftning kommer att ha på antalet dödsfall i trafikolyckor
  • använd ett komplext DNA-mikrosystem för att lära sig om riskfaktorerna för cancer
  • bestämma ursprunget till ett olivoljeprov med användning av interaktiv och dynamisk grafik

Kursplan och kursinformation

Programmet löper över två år och omfattar 120 högskolepoäng, inklusive en avhandling.

Det inledande blocket med kurser innehåller en kurs i grundläggande statistik som rekommenderas för studenter med bakgrund i datavetenskap eller teknik, och en kurs i programmering som rekommenderas för studenter som har en examen i statistik eller matematik. Kurserna Maskininlärning, Advanced Data Mining, Deep Learning, Big Data Analytics, Computational Statistics och Bayesian learning utgör kärnan i programmet.

Dessutom har masterstudenter friheten att välja bland profilkurser - som syftar till att stärka studenternas statistiska och analytiska kompetens - och kompletterande kurser - som gör det möjligt för studenter att fokusera på specifika tillämpade områden eller relevanta kurser från andra discipliner. Möjligheter till utbytesstudier ges under programmets tredje termin.

För att tilldelas examen måste studenten ha godkänt 90 högskolepoäng kurser inklusive 42 högskolepoäng av de obligatoriska kurser, minst 6 hp av de inledande kurser, minst 12 hp av profilkurserna och eventuellt viss mängd kompletterande kurser. Studenterna måste också ha framgångsrikt försvarat en magisterexamen på 30 högskolepoäng.

Karriärmöjligheter

En specialist i hög efterfrågan

Efterfrågan ökar snabbt för specialister som kan analysera stora och komplexa system och databaser med hjälp av moderna datorintensiva metoder. Business, telekommunikation, IT och medicin är bara några exempel på områden där våra studenter är efterfrågade och hittar avancerade analytiska positioner efter examen.

Studenter som syftar till en vetenskaplig karriär kommer att hitta programmet som den perfekta bakgrunden för framtida forskning. Många av programmets föreläsare är internationellt erkända forskare inom områdena statistik, data mining, maskininlärning, databasmetodik och beräkningsstatistik.

Ingångskrav

Kandidatexamen motsvarar en svensk kandidatexamen inom statistik, matematik, tillämpad matematik, datavetenskap, teknik eller liknande examen. Avslutade kurser med godkänt betyg i följande ämnen:

  • calculus
  • linjär algebra
  • statistik
  • programmering

Engelska motsvarar engelska i svensk gymnasieutbildning (engelska 6 / B). Undantag från svenska 3.

Särskilt val

Urvalet kommer att baseras på:

Akademiska fördelar och avsiktsförklaring

Varje sökande bör därför bifoga en avsiktsförklaring skriven på engelska och förklara varför den sökande vill studera vid programmet, hur den sökandes akademiska bakgrund är relaterad till programmets innehåll och hur den sökandes akademiska bakgrund matchar den specifika programkrav. Om det finns kurser i sökandens utskrifter som matchar de kurser som nämns i de specifika kraven, rekommenderas den sökande att namnge dessa kurser i avsiktsförklaringen. Det rekommenderas också att den sökande inkluderar en beskrivning av annan relevant erfarenhet i avsiktsförklaringen (arbetslivserfarenhet, projektdeltagande etc. med anknytning till programmets specifika krav eller programmets innehåll). Skicka in din avsiktsförklaring tillsammans med andra dokument till universitetets antagningar.

Senast uppdaterad Okt 2020

Om skolan

In close collaboration with the business world and society, Linköping University (LiU) conducts world-leading, boundary-crossing research in fields including materials science, IT and hearing. In the ... Läs mer

In close collaboration with the business world and society, Linköping University (LiU) conducts world-leading, boundary-crossing research in fields including materials science, IT and hearing. In the same spirit, the university offers many innovative educational programs, many of them with a clear vocational focus, leading to qualification as, for example, doctors, teachers, economists, and engineers. Läs mindre
Linköping , Norrköping , Linköping , Linköping , Lidingö + 4 Mer Mindre