Linköping University

सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में एमएससी

• शुरू: अगस्त 2021
• अध्ययन का स्थान: लिंकोपिंग
• स्तर: दूसरा चक्र

सूचना प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास ने दूरसंचार, रोबोटिक्स, चिकित्सा, व्यवसाय और कई अन्य क्षेत्रों से बड़ी या जटिल प्रणालियों द्वारा उत्पन्न सूचनाओं के विशाल संस्करणों के साथ समाज को अभिभूत कर दिया है। यह मास्टर कार्यक्रम मशीन सीखने, डेटा खनन और अन्य कंप्यूटर-गहन सांख्यिकीय तरीकों से मॉडल और एल्गोरिदम के माध्यम से इन जटिल संस्करणों से सीखने की चुनौतियों को पूरा करता है। हमारे साथ जुड़कर, आप प्रणालियों की दक्षता और उत्पादकता में वृद्धि करेंगे और उन्हें अधिक स्मार्ट और अधिक स्वायत्त बना सकते हैं।

विश्वसनीय भविष्यवाणियां करना सीखें

कार्यक्रम मशीन लर्निंग और डेटाबेस प्रबंधन से आधुनिक तरीकों पर ध्यान केंद्रित करता है जो कुशल मॉडल बनाने और विश्वसनीय पूर्वानुमान और इष्टतम निर्णय लेने के लिए आंकड़ों की शक्ति का उपयोग करते हैं। आप गहन सैद्धांतिक ज्ञान के साथ-साथ प्रयोगशाला कार्य की व्यापक मात्रा से व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करेंगे। यदि आप अन्य विश्वविद्यालयों में पाठ्यक्रमों के साथ अपनी पढ़ाई को पूरा करना चाहते हैं, तो आप तीसरे सेमेस्टर के दौरान एक्सचेंज अध्ययन में भाग ले सकते हैं।

अपने हितों के आधार पर, आप एक कंपनी, एक सरकारी संस्थान, या LiU में एक अनुसंधान इकाई में अपने शोध की दिशा में काम करेंगे। वहां आप अपने ज्ञान को एक वास्तविक समस्या पर लागू कर सकते हैं और उन लोगों से मिल सकते हैं जो व्यवहार में उन्नत डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं या आप अनुसंधान में गहराई से जा सकते हैं।

यदि आप यह जानना चाहते हैं कि यह कार्यक्रम आपके लिए कैसा है:

• एक शोर वातावरण में स्वर को अलग करने के लिए एक मोबाइल फोन के भाषण मान्यता सॉफ्टवेयर की क्षमता में सुधार
• वित्तीय मीडिया और इंटरनेट मंचों में संकट से संबंधित शब्दों की आवृत्ति का विश्लेषण करके एक वित्तीय संकट की पूर्व चेतावनी दें
• सुपरमार्केट स्कैनर डेटाबेस में खरीदारी पैटर्न का विश्लेषण करके निर्देशित विपणन में सुधार
• एक प्रभावी स्पैम फ़िल्टर का निर्माण करें
• इस प्रभाव का अनुमान है कि नए यातायात कानून से सड़क दुर्घटनाओं में होने वाली मौतों की संख्या पर असर पड़ेगा
• कैंसर के जोखिम कारकों के बारे में जानने के लिए एक जटिल डीएनए माइक्रोएरे डेटासेट का उपयोग करें
• इंटरैक्टिव और गतिशील ग्राफिक्स के उपयोग के साथ एक जैतून के तेल के नमूने की उत्पत्ति का निर्धारण करें

पाठ्यक्रम और पाठ्यक्रम विवरण

कार्यक्रम दो साल से अधिक चलता है और इसमें एक थीसिस सहित 120 क्रेडिट शामिल हैं।

पाठ्यक्रमों के परिचयात्मक ब्लॉक में बुनियादी आँकड़ों में एक पाठ्यक्रम होता है, जो कंप्यूटर विज्ञान या इंजीनियरिंग की पृष्ठभूमि वाले छात्रों के लिए अनुशंसित होता है, और प्रोग्रामिंग में एक पाठ्यक्रम होता है, जो छात्रों के आँकड़ों या गणित में डिग्री के लिए अनुशंसित होता है। पाठ्यक्रम मशीन लर्निंग, एडवांस्ड डेटा माइनिंग, डीप लर्निंग, बिग डेटा एनालिटिक्स, कम्प्यूटेशनल स्टैटिस्टिक्स और बेयसियन लर्निंग कार्यक्रम का मूल आधार है।

इसके अलावा, मास्टर के छात्रों को प्रोफ़ाइल पाठ्यक्रम के बीच चयन करने की स्वतंत्रता है - जिसका उद्देश्य छात्रों की सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक क्षमता को मजबूत करना है - और पूरक पाठ्यक्रम - जो छात्रों को विशेष रूप से लागू क्षेत्रों या अन्य विषयों से संबंधित पाठ्यक्रमों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं। कार्यक्रम के तीसरे सेमेस्टर के दौरान विनिमय अध्ययन के अवसर प्रदान किए जाते हैं।

डिग्री से सम्मानित होने के लिए, छात्रों को अनिवार्य पाठ्यक्रमों के 42 ईसीटीएस क्रेडिट, प्रारंभिक पाठ्यक्रमों के कम से कम 6 ईसीटीएस क्रेडिट, प्रोफाइल पाठ्यक्रमों के कम से कम 12 ईसीटीएस क्रेडिट, और संभवतः, पाठ्यक्रमों के 90 ईसीटीएस क्रेडिट पास करना होगा। पूरक पाठ्यक्रमों की कुछ राशि। छात्रों को 30 ईसीटीएस क्रेडिट के मास्टर की थीसिस का सफलतापूर्वक बचाव करना होगा।

कैरियर के अवसर

उच्च मांग में एक विशेषज्ञ

आधुनिक कंप्यूटर-गहन तरीकों की मदद से बड़ी और जटिल प्रणालियों और डेटाबेस का विश्लेषण करने में सक्षम विशेषज्ञों के लिए मांग तेजी से बढ़ रही है। व्यवसाय, दूरसंचार, आईटी और चिकित्सा ऐसे क्षेत्रों के कुछ उदाहरण हैं जहां हमारे छात्र उच्च मांग में हैं और स्नातक होने के बाद उन्नत विश्लेषणात्मक पदों की तलाश करते हैं।

एक वैज्ञानिक कैरियर पर लक्ष्य रखने वाले छात्रों को भविष्य के अनुसंधान के लिए आदर्श पृष्ठभूमि मिलेगी। कार्यक्रम के कई व्याख्याताओं को सांख्यिकी, डाटा खनन, मशीन लर्निंग, डेटाबेस कार्यप्रणाली और कम्प्यूटेशनल स्टेटिस्टिक के क्षेत्र में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर मान्यता प्राप्त शोधकर्ता हैं।

प्रवेश हेतु आवश्यक शर्ते

सांख्यिकी, गणित, अनुप्रयुक्त गणित, कंप्यूटर विज्ञान, इंजीनियरिंग या इसी तरह की डिग्री के भीतर एक स्वीडिश कैंडिडटेक्सामेन के बराबर स्नातक की डिग्री। निम्नलिखित विषयों में उत्तीर्ण ग्रेड के साथ पूर्ण पाठ्यक्रम:

• गणना
• रेखीय बीजगणित
• आंकड़े
• प्रोग्रामिंग

स्वीडिश उच्च माध्यमिक शिक्षा (अंग्रेजी 6 / बी) में अंग्रेजी के स्तर के अनुरूप अंग्रेजी। स्वीडिश 3 से छूट।

विशेष चयन

चयन पर आधारित होगा:

अकादमिक योग्यता और इरादे का पत्र

इसलिए, प्रत्येक आवेदक को अंग्रेजी में लिखा आशय का एक पत्र संलग्न करना चाहिए, यह समझाते हुए कि आवेदक कार्यक्रम में अध्ययन क्यों करना चाहता है, आवेदक की शैक्षणिक पृष्ठभूमि कार्यक्रम की सामग्री से कैसे संबंधित है, और आवेदक की शैक्षणिक पृष्ठभूमि विशिष्ट से कैसे मेल खाती है कार्यक्रम की आवश्यकताएं। यदि आवेदक के अंशों में ऐसे पाठ्यक्रम हैं जो विशिष्ट आवश्यकताओं में उल्लिखित पाठ्यक्रमों से मेल खाते हैं, तो आवेदक को इन पाठ्यक्रमों को आशय पत्र में नाम देने की सिफारिश की जाती है। यह भी सिफारिश की जाती है कि आवेदक के इरादे के पत्र में अन्य प्रासंगिक अनुभव (नौकरी का अनुभव, परियोजना की भागीदारी, आदि कार्यक्रम की विशिष्ट आवश्यकताओं या कार्यक्रम की सामग्री से संबंधित) का विवरण शामिल है। अपने प्रवेश पत्र को अन्य दस्तावेजों के साथ विश्वविद्यालय प्रवेश के लिए प्रस्तुत करें।