University of Zagreb - Faculty of Electrical Engineering and Computing

Thạc sĩ Khoa học Máy tính - Khoa học Dữ liệu

Cấu trúc khóa học

Dưới đây là hướng dẫn trực quan về chương trình học. Các số trong hàng đại diện cho các học kỳ (hai học kỳ mỗi năm, tổng cộng hai năm) và các số trong cột biểu thị điểm ECTS (30 điểm ECTS mỗi học kỳ).

Hướng dẫn trực quan cho thấy cấu trúc của các khóa học bắt buộc. Để biết danh sách đầy đủ các khóa học tự chọn và chuyển tiếp, vui lòng truy cập trang chương trình học.

Việc học tập của bạn sẽ như thế nào trong thực tế?

Trong chương trình học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại FER, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc về các khóa học toán học và thống kê, là điều kiện tiên quyết để hiểu sâu sắc về bản chất của dữ liệu và các chiến lược phân tích dữ liệu. Các giảng viên và nhà nghiên cứu của chúng tôi làm việc trong nhiều lĩnh vực thú vị, vì vậy bạn sẽ có cơ hội tìm hiểu thêm về các ứng dụng chuyên biệt cho từng lĩnh vực thông qua nhiều khóa học tự chọn, hội thảo và dự án.

Bạn có tò mò về cách máy móc có thể hiểu ngôn ngữ con người không? Các nhà nghiên cứu tại TakeLab cam kết nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích văn bản tiên tiến. Bạn có muốn biết liệu có thực sự "sáu cấp độ phân cách" giữa bạn và bất kỳ ai trên thế giới không? Nhóm nghiên cứu SocialLab tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi đó và những câu hỏi khác liên quan đến mạng xã hội và hành vi xã hội trực tuyến của con người. Nếu bạn thích tìm hiểu cách máy tính có thể học cách phát hiện các đối tượng trong hình ảnh hơn - Nhóm Xử lý Hình ảnh phát triển các phương pháp thị giác máy tính cho hình ảnh y sinh học để cải thiện quy trình chẩn đoán. Bạn có hứng thú với những thách thức do Dữ liệu lớn mang lại không? StreamsLab của chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn các nền tảng và công nghệ Dữ liệu lớn hàng đầu. Và nếu bạn quan tâm đến tin sinh học, LBCB sẽ vui lòng giới thiệu cho bạn các thuật toán lắp ráp bộ gen tiên tiến của họ. Đối với những người bị thu hút nhiều hơn bởi tài chính, các nhà nghiên cứu tại LAFRA sẽ dạy máy móc hiểu thị trường tài chính và rủi ro. Đây chỉ là một số phòng thí nghiệm và nhóm nghiên cứu mà bạn có thể tham gia, với cơ hội tham gia vào một số dự án nghiên cứu do EU tài trợ liên quan đến khoa học dữ liệu cũng như các dự án công nghiệp.

Cựu sinh viên FER là những chuyên gia được đánh giá cao không chỉ ở Croatia mà còn ở các công ty công nghệ cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau trên toàn thế giới. FER tích cực hợp tác với hơn 450 công ty, bao gồm một số công ty công nghệ cao quan trọng nhất từ Croatia mà còn trên toàn thế giới. Cả sinh viên và các công ty đều được hưởng lợi từ mạng lưới này, mạng lưới này cung cấp cơ hội kết nối những tài năng phù hợp nhất với nhu cầu của ngành ngay cả trước khi sinh viên hoàn thành việc học.

Với tư cách là một chuyên gia khoa học dữ liệu, bạn sẽ trở thành một kỹ sư có kỹ năng kỹ thuật cấp cao, có khả năng xây dựng các thuật toán định lượng phức tạp để sắp xếp và phân tích lượng thông tin lớn trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Các kỹ sư tốt nghiệp có nhu cầu cao cho các vị trí trong ngành như nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học máy học, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và nhà phân tích hệ thống máy tính.

Sinh viên được cung cấp hướng dẫn nghề nghiệp sớm thông qua các dịch vụ của Trung tâm nghề nghiệp, giúp sinh viên kết nối với các nhà tuyển dụng thông qua việc tổ chức nhiều sự kiện giao lưu khác nhau, chẳng hạn như Hội chợ việc làm và Hẹn hò tìm việc nhanh.

Sinh viên được khuyến khích tham gia chương trình thực tập để có được lợi thế cạnh tranh trên thị trường lao động trong khi vẫn đang học.

Là một Khoa có truyền thống đánh giá cao các thành phần nghiên cứu ở cấp độ quốc tế, sinh viên cũng có thể tham gia hơn 250 dự án R&D quốc tế và quốc gia, bao gồm cả nghiên cứu khoa học và các dự án hợp tác trong ngành, được tổ chức tại FER hàng năm.

Đối với sinh viên có hoài bão khởi nghiệp, một vườn ươm khởi nghiệp thân thiện với sinh viên là nơi lý tưởng để ghé thăm và khám phá những chân trời mới.