डेटा विज्ञान और अर्थशास्त्र में मास्टर ऑफ साइंस
University of Milan
महत्वपूर्ण जानकारी
परिसर स्थान
Milan, इटली
भाषविद्र
अंग्रेज़ी
अध्ययन प्रारूप
परिसर में
अवधि
2 वर्षों
गति
पुरा समय
ट्यूशन शुल्क
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आवेदन की आखरी तारीक
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छात्रवृत्ति
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परिचय
पाठ्यक्रम उद्देश्य और संरचना
"डेटा साइंस एंड इकोनॉमिक्स" (डीएसई) में मास्टर ऑफ साइंस आर्थिक क्षेत्र में डेटा वैज्ञानिकों की प्रशिक्षण आवश्यकताओं को प्रतिसाद देता है। पाठ्यक्रम आधुनिक डेटा प्रबंधन तकनीकों, मशीन लर्निंग, डेटा खनन और क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से डेटा की प्रकृति का विश्लेषण और समझने के लिए कौशल प्रदान करता है। छात्र सार्थक रिश्ते और पुनरावर्ती पैटर्न निकालने, भविष्यवाणी और उतार-चढ़ाव वाले मॉडलों का निर्माण करना सीखेंगे जो कंपनी, बाजार, प्रशासनिक और सोशल मीडिया डेटा को एकीकृत करते हैं, नीति प्रभाव (आर्थिक, सामाजिक) या कार्यों (निवेश, विपणन अभियान) और किसी अन्य गतिविधि का विश्लेषण करते हैं अर्थव्यवस्था, विपणन, व्यापार और वित्त के क्षेत्रों से संबंधित है।
डिग्री प्रोग्राम का उद्देश्य कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी और अर्थशास्त्र में एक ठोस और आधुनिक सांस्कृतिक पृष्ठभूमि प्रदान करना है, जो इस सिद्धांत में इन सभी कौशलों में एक एकीकृत दृष्टिकोण प्रदान करता है, इस विश्वास में कि आधारभूत विषयों का एकीकरण छात्रों के लिए एक मजबूत जोड़ा जा सकता है अलग-अलग अधिग्रहित कौशल की तुलना में मूल्य। शिक्षण विधियों में नवाचार, छात्रों में, डेटा वैज्ञानिक के विशिष्ट पद्धतिपूर्ण दृष्टिकोण को विकसित करने की महत्वाकांक्षा है, जो पेशेवरों को वास्तविकता के नए तरीके से सोचने में सक्षम बनाता है, चुनौतियों से शुरू होता है, मॉडल के संदर्भ में सोचता है, समझता है डेटा का मूल्य, और सीखने के विकल्पों के वास्तविक प्रभाव का मूल्यांकन कैसे करें।
इस अंत में, कौशल के आगे के संचरण की औपचारिकता प्रयोगशाला गतिविधियों के साथ एकीकृत की जाएगी जो वास्तविक समस्याओं से शुरू होने वाले समूहों में वास्तविक डेटा का उपयोग करने और काम करने की क्षमता विकसित करने की क्षमता विकसित करती है। हैकथॉन, समस्या सुलझाने, कामकाजी समूहों के बीच चुनौतियों, जो पहले से ही डेटा क्षेत्र में परिचालन करने वाली सबसे महत्वपूर्ण कंपनियों में कर्मियों के चयन उपकरण का गठन करते हैं, के कामकाजी तरीके का उपयोग पद्धतिपरक दृष्टिकोण विकसित करने के लिए प्रशिक्षण उद्देश्य के साथ डिग्री कोर्स में किया जाएगा। डेटा वैज्ञानिक के लिए उम्मीद की। केस स्टडीज और प्रयोगशाला सिमुलेशन, यथासंभव यथासंभव, वास्तविक डेटा का उपयोग, जटिलता को त्याग दिए बिना प्रतिस्थापित करेगा; इन केस स्टडीज में कंपनियों, अनुसंधान केंद्रों, संस्थानों, आर्थिक और वित्तीय ऑपरेटरों, संचार एजेंसियों और गतिविधियों के डिजाइन और छात्रों के साथ बातचीत में विपणन शामिल होगा।
प्रवेश हेतु आवश्यक शर्ते
डेटा विज्ञान और अर्थशास्त्र में मास्टर कार्यक्रम के सफल उम्मीदवार को स्नातक स्तर पर कंप्यूटर विज्ञान, गणित, अर्थशास्त्र और सांख्यिकी के पर्याप्त ज्ञान होना चाहिए।
आवेदकों को अपना पाठ्यक्रम जीवन, परीक्षा और शैक्षिक कैरियर का प्रतिलेख, एक प्रेरणा पत्र प्रस्तुत करना होगा। उम्मीदवार वैकल्पिक रूप से एक प्रस्तुति पत्र प्रदान करने के लिए अपने सलाहकारों से पूछ सकते हैं।
प्रवेश आवश्यकताओं को पूरा करने वाले आवेदकों को उनके पृष्ठभूमि, उनकी प्रेरणा और अंग्रेजी में उनकी प्रवाह की वास्तविक सत्यापन के उद्देश्य से टेलीमैटिक्स साक्षात्कार के लिए कहा जाएगा।
न्यूनतम पाठ्यचर्या आवश्यकताएं हैं:
- कंप्यूटर विज्ञान और गणित में 12 ईसीटीएस क्रेडिट
- अर्थशास्त्र में 12 ईसीटीएस क्रेडिट और
- अंग्रेजी भाषा ज्ञान, स्तर बी 2 या उच्चतम
विकास संभावना
डेटा साइंस और इकोनॉमिक्स में एमएससी कार्यक्रम का उद्देश्य निम्नलिखित पेशेवर आंकड़ों को प्रशिक्षित करना है।
प्रोफाइल: डेटा वैज्ञानिक
कार्य: बड़े डेटा प्रवाह पर पूर्वानुमानों का विश्लेषण और विस्तृत करें, सबसे उपयुक्त सॉफ़्टवेयर टूल और उनके विस्तार के लिए सांख्यिकीय तकनीकों को पहचानना और लागू करना, और अनुमानित डेटा-संचालित विश्लेषण के लिए परिष्कृत मॉडल बनाएं।
कौशल: सॉफ्टवेयर विश्लेषण के सांख्यिकीय विश्लेषण, प्रोग्रामिंग और ज्ञान।
आउटलेट: छोटे और मध्यम आकार के उद्यम, स्टार्ट-अप और लोक प्रशासन।
प्रोफाइल: डाटा-संचालित अर्थशास्त्री
कार्य: डेटा और प्रौद्योगिकियों की पहचान करके डेटा विज्ञान के संदर्भ में आर्थिक विश्लेषण की फ़्रेम समस्याएं जो आर्थिक और सामाजिक घटनाओं को पढ़ने या मूल्यांकन करने के लिए नई कुंजी प्रदान कर सकती हैं।
कौशल: आर्थिक सिद्धांत, सांख्यिकीय और कंप्यूटर तकनीकें
आउटलेट: बड़ी कंपनियों, लोक प्रशासन, और अंतरराष्ट्रीय संगठनों।
प्रोफाइल: डाटा-आधारित निर्णय निर्माता
कार्य: रणनीतिक और परिचालन निर्णयों का मार्गदर्शन करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करके, इसके भीतर एक मजबूत तकनीकी घटक के साथ एक अंतरराष्ट्रीय व्यवसाय के साथ निजी और सार्वजनिक कंपनियों में उच्च जिम्मेदारी के प्रबंधकीय कार्यों को कवर करें।
कौशल: संगठनात्मक निर्णयों और आर्थिक संस्थानों और कंपनियों के विकास का समर्थन करने के लिए आर्थिक-मात्रात्मक-आईटी प्रकृति के सैद्धांतिक ज्ञान का सामान।
आउटलेट: छोटे और मध्यम आकार के उद्यम, बड़ी कंपनियों, और लोक प्रशासन।
प्रोफाइल: विकास परियोजनाओं या आर्थिक नीतियों के विश्लेषक
कार्य: विकास परियोजनाओं या आर्थिक नीतियों के निर्माण, निगरानी और विश्लेषण में योगदान।
कौशल: अर्थव्यवस्था में सैद्धांतिक और परिचालन विचारों का सामान, व्यापार प्रबंधन रणनीति में, और उन नीतियों को नियंत्रित करने वाली आर्थिक नीतियों में।
आउटलेट: वे उद्योग, वाणिज्य, व्यापार सेवाओं, व्यक्तिगत और समान सेवाओं और अंतरराष्ट्रीय और / या सरकारी संस्थानों में निजी या सार्वजनिक कंपनियों में काम करते हैं।
प्रोफाइल: विपणन विश्लेषिकी प्रबंधक
कार्य: इस श्रेणी में शामिल व्यवसाय, कंपनी के कार्यकारी प्रबंधन के साथ सीधे समन्वय में एक ऑपरेटिव प्रकृति की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की पहचान और पर्यवेक्षण के कार्यों का अभ्यास करते हैं।
कौशल: संगठनात्मक निर्णयों और आर्थिक संस्थानों और कंपनियों के विकास का समर्थन करने के लिए आर्थिक-मात्रात्मक-आईटी प्रकृति के सैद्धांतिक ज्ञान का सामान।
आउटलेट: बड़ी कंपनियों।
पढ़ाई के लिए बनाई गई योजना
डेटा साइंस एंड इकोनॉमिक्स में मास्टर डिग्री एक वास्तविक बहुआयामी कार्यक्रम है, जो कई अन्य पाठ्यक्रमों द्वारा समर्थित डेटा विज्ञान और अर्थशास्त्र में पाठ्यक्रमों का एक संतुलित संतुलित सेट पेश करता है। कार्यक्रम को पूरा करने के लिए छात्रों को 120 ईसीटीएस हासिल करना होगा; उनमें से, 24 क्रेडिट अतिरिक्त शैक्षणिक और शोध गतिविधियों के लिए समर्पित हैं, उदाहरण के लिए, शोध प्रबंध लेखन, शोध संगोष्ठियों, और वैकल्पिक पाठ्यक्रम।
सभी छात्रों के लिए निम्नलिखित अनिवार्य हैं:
प्रथम वर्ष के पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम / ECTS
- उन्नत मैक्रोइकॉनॉमिक्स और मैक्रोइकॉनॉमिक्स / 12
- डेटा विज्ञान और डेटा प्रबंधन / 12 के लिए कोडिंग
- ग्राफ थ्योरी, असतत गणित और अनुकूलन / 12
- मशीन लर्निंग, स्टेटिकल लर्निंग, दीप लर्निंग एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस / 12
- सूक्ष्म अर्थशास्त्र, कौसल अनुमान और समय श्रृंखला अर्थमिति / 12
पहले वर्ष / 60 के अंत में अर्जित क्रेडिट की कुल संख्या
द्वितीय वर्ष के पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम / ECTS
- भारी डेटा, क्लाउड और वितरित कंप्यूटिंग के लिए एल्गोरिदम / 12
- साइबर सुरक्षा और गोपनीयता, संरक्षण तकनीक और डिजिटल सुरक्षा और गोपनीयता / 6
- दूसरे वर्ष के अनिवार्य पाठ्यक्रम / 78 के बाद अर्जित क्रेडिट की संचयी संख्या
तीन पाठ्यक्रम
पाठ्यक्रम / ECTS
- अर्थशास्त्र / 18
- व्यापार नवाचार / 18
- सामाजिक विज्ञान / 18
- दूसरे वर्ष के अनिवार्य पाठ्यक्रम / 9 6 के बाद अर्जित क्रेडिट की संचयी संख्या
- वैकल्पिक पाठ्यक्रम / 12
- इंटर्नशिप / 3
- मास्टर थीसिस / 9
कार्यक्रम / 120 के अंत में कुल
स्कूल के बारे में
प्रशन
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