Инженерия данных и знаний (DKE)
Data and Knowledge Engineering (DKE)
- Форма обучения:
- Очная
- Режим обучения:
- Полная нагрузка (full-time)
- Языки:
- английский
- Дедлайн:
- 15.06.2027
- Рейтинг Стадики:
- 6 846 баллов
- Длительность:
- 2 года
Data and Knowledge Engineering (DKE)
Master DKE предоставляет глубокие знания и знания в области Data Science, одной из наиболее перспективных областей карьеры для амбициозных компьютерных ученых. Его предметной областью является «Разработка» для данных и знаний, целью которой является превращение пассивных данных в пригодные для использования знания:
Основное внимание уделяется представлению, управлению и пониманию активов данных и знаний. Он охватывает технологии для проектирования и разработки современных баз данных, баз знаний и экспертных систем, методы извлечения моделей и шаблонов из обычных данных, текстов и мультимедиа, инструменты моделирования для представления и обновления извлеченных знаний. Мастер DKE может быть изучен на немецком или английском языке, и поэтому он открыт для студентов, которые освоили любой из двух языков.
DKE охватывает области применения: от бизнес-аналитики и наблюдения за рынком до наук о жизни, биотехнологии и безопасность. Он основан на достижениях в области сетевых услуг, общения людей и агентов, поддержки принятия решений, информационных систем и управления. Управление и анализ данных имеет важное значение; поддержание и понимание активов знаний имеют важнейшее значение на предприятиях, в государственных органах и некоммерческих организациях.
M-DKE организована по пяти тематическим областям. Студенты должны получить кредитные баллы (ECTS) в каждой области следующим образом:
1) Тематическая область «Основы» - 30 ECTS: факультативные модули по основам интеллектуального анализа данных, обработке баз данных, инженерии данных / изображений / мультимедиа
2) Тематическая область «Модели» - не менее 12 и не более 24 ECTS: факультативные модули по представлению знаний, моделированию знаний и обработке знаний
3) Тематическая область «Методы I» - не менее 12 и не более 24 ECTS: факультативные модули по обнаружение знаний, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект
4) Тематическая область «Методы II» - не менее 12 и не более 24 ECTS: факультативные модули по обработке и поиску информации
5) Тематическая область «Приложения» - минимум 12 и максимум 24 ECTS: факультативные модули по приложениям Data & Инженерия знаний, включая бизнес-приложения, медицинские приложения, инженерные приложения и основные компьютерные приложения (например, безопасность или понимание изображений).
Каждый учащийся должен участвовать как минимум в одном командном проекте (6 ECTS), связанном с темой, посвященной моделям. , Методы, Приложения или их комбинация.
После трех семестров обучения студенты должны написать магистерскую диссертацию (четвертый семестр).
Более подробную информацию можно найти по адресу: http://www.inf.ovgu.de/inf /en/Study/Study+Courses/Master/Data+and+Knowledge+Engineering.html
Письменные и устные экзамены, презентации семинаров, командные проекты
В Master DKE мы готовим наших студентов к карьере:
. Master DKE также предоставляет основы для дальнейшего обучения на степень доктора философии.
Кандидаты должны предоставить подтверждение своих навыков немецкого или английского языка:
Согласно нашим законам, успешный заявитель должен:
(1) закончили со степенью в области компьютерных наук или в аналогичной дисциплине, содержащей не менее 10 курсов CS (до 10 курсов по прикладной статистике можно также считать до 10),
(2) имеют хорошая оценка / оценка в этой степени, и
(3) освоили английский или немецкий язык.
Критерий (3) требует языковой сертификат.
Общие требования к поступлению и применение процедуру можно найти по адресу:
http://www.ovgu.de/unimagdeburg/en/International/Incoming/Applicants.html
Заявки должны подаваться через uni-assist. См. Инструкции и сроки по адресу:
http://www.uni-magdeburg.de/unimagdeburg/en/International/Incoming/Applicants/Full_Time+Studies/Applying+via+uni_assist+e_V_.html
Наставники Стадики — выпускники и стипендиаты зарубежных вузов. На бесплатной консультации обсудим вашу ситуацию и подскажем, какая помощь нужна: от работы с документами до полного сопровождения.
Подготовиться по AI-энциклопедии: от выбора страны до подачи документов.
AI-энциклопедия по поступлению →Data Engineering and Analytics
Management and Data Science
Data Engineering
Social and Economic Data Analysis (SEDA)
Medical Engineering — Medical Image and Data Processing
Data Analytics
Сайт использует cookie и Яндекс Метрику, включая Вебвизор. Нажимая «Принять», вы соглашаетесь с Политикой использования cookie и Политикой обработки персональных данных.