Master's Degree in Fundamental Principles of Data Science
Barcelona, Espagne
Master
DURÉE
1 an
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 19 / per credit *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* 19.37 euros per credit (82 euros for students who are not EU nationals and do not currently reside in Spain). Fees for the academic year 2025-2026
Cours obligatoires
- Algèbre linéaire numérique
- Optimisation
- Statistiques bayésiennes et programmation probabiliste
- Apprentissage automatique
- Science des données agile
- Présentation et visualisation des données
- Science des données éthiques
- Projet de master final
Cours facultatifs
- Big Data
- L'apprentissage en profondeur
- Recommandateurs
- Modèles graphiques probabilistes
- Analyse commerciale
- Traitement du langage naturel
- Vision par ordinateur
- Réseaux complexes
- La science des données pour la santé
L'Université de Barcelone se classe régulièrement parmi les meilleures institutions nationales, européennes et mondiales. Ses performances dans les classements internationaux les plus prestigieux témoignent de l'excellence de ses enseignements, de sa recherche, de son transfert de connaissances et de son engagement international.
- Classée 1ère au niveau national dans le classement académique des universités mondiales (ARWU)
- Classée 1ère au niveau national dans le classement mondial des universités THE (Times Higher Education)
- Classée 1ère au niveau national et 68ème en Europe dans le classement mondial des universités QS
- Classée 1ère au niveau national et 27ème en Europe dans le classement des meilleures universités mondiales
Étudier à l’Université de Barcelone, c’est rejoindre une communauté universitaire de classe mondiale reconnue pour son innovation et son impact.
Le Master en principes fondamentaux de la science des données vise à fournir les outils, les connaissances et les compétences nécessaires pour travailler efficacement en tant que scientifique des données. Le cours se concentre sur les compétences requises pour comprendre, modifier et créer des algorithmes, des méthodes et des techniques analytiques et exploratoires; ainsi que des capacités de leadership et le développement de projets efficaces basés sur des données.