大數(shù)據(jù)在當今商業(yè)和 IT 領域中的重要性日益凸顯。對于許多公共和私營企業(yè)而言,分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集對于企業(yè)發(fā)展至關重要。利物浦大學高級數(shù)據(jù)科學與人工智能理學碩士學位將為學生在對大數(shù)據(jù)專業(yè)人員需求旺盛的 IT 行業(yè)就業(yè)做好準備。學生將學習如何查詢大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并從太大而無法使用標準技術輕易處理的數(shù)據(jù)集中獲得明智的見解。學校將概述解決大數(shù)據(jù)問題時將使用的關鍵算法、算法方法和軟件環(huán)境,并探索數(shù)據(jù)挖掘技術。
借助最新多核和多處理器平臺的動手編程經(jīng)驗,學生將獲得高性能計算知識作為大數(shù)據(jù)專業(yè)知識的基礎。通過一系列可選課程,學生將有機會進一步專業(yè)化并增強算法、優(yōu)化和機器學習方面的知識。 學生將作為小組的一員參與一個實際項目,以找到大數(shù)據(jù)問題的解決方案。學校還將全面講解如何規(guī)劃和開展研究,為學生論文做準備。
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該項目課程不斷更新,以反映新技術和趨勢。項目課程大致包含以下內(nèi)容:1.最新多核和多處理器平臺編程的理論和實踐方面。2.為解決大數(shù)據(jù)問題開發(fā)解決方案的關鍵算法、方法和軟件環(huán)境。3.使用真實世界數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)挖掘技術和挑戰(zhàn)。4.將可視化方法應用于數(shù)據(jù)挖掘。5.計算機科學研究技能。6.基于生物啟發(fā)式算法的優(yōu)化和機器學習。7.如何建模連續(xù)和離散優(yōu)化問題。8.所選算法技術的優(yōu)點和缺點。9.博弈論的算法方面。10.人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡。11.如何對系統(tǒng)進行安全規(guī)范驗證,以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性。SemesterOneMANDATORYMODULESResearchMethodsinComputerScience(COMP516)Multi-CoreandMulti-ProcessorProgramming(COMP528)BigDataAnalytics(COMP529)ELECTIVEMODULESEfficientAlgorithms(COMP526)Optimization(COMP557)SemesterTwoMANDATORYMODULESDataMiningandVisualization(COMP527)MSCGroupProject(COMP530)ELECTIVEMODULESMachineLearningandBio-inspiredOptimization(COMP532)SafetyandDependability(COMP524)ReasoningaboutActionandChange(COMP525)AlgorithmicGameTheory(COMP559)
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