MSc Sciences des données sociales
Dublin, Irlande
Master ès sciences
DURÉE
1 an
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps, À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 22 600 / per year *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* Frais UE par an - 7610 €; frais hors UE par an - 20500 €
Conseil rapide
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La maîtrise en sciences des données sociales est un programme enseigné d'un an avec de fortes caractéristiques et composantes interdisciplinaires dans les sciences sociales et informatiques. Il offre aux étudiants une gamme de compétences en sciences sociales, informatiques, informationnelles, statistiques et de visualisation, pour la conservation et l'analyse de données volumineuses ou complexes résultant d'activités et d'interactions humaines dans le monde numérique. Les étudiants recevront une formation en analyse sociologique, ainsi que des compétences de base en codage et programmation, leur permettant de se prévaloir de méthodes et de technologies informatiques émergentes pour relever les défis sociétaux du monde réel et éclairer les processus de prise de décision. Les étudiants peuvent opter pour un stage dans le cadre de leurs études. La maîtrise en sciences des données sociales convient aux diplômés des programmes de sciences sociales ou d'informatique.
Qui devrait postuler?
Option à plein temps pour:
- Candidats nationaux (EEE): Oui
- Candidats internationaux (non-EEE) résidant actuellement en dehors de la région EEE: Oui
Les candidats devront être titulaires d'un baccalauréat spécialisé 2.1 ou équivalent dans une discipline des sciences informatiques et démontrer un fort intérêt pour la recherche en sciences sociales ; Ou détenir un baccalauréat spécialisé 2.1 ou équivalent dans les disciplines des sciences sociales et démontrer un fort intérêt pour l'acquisition ou l'existence de compétences informatiques. De plus, d’excellentes références académiques sont requises.
Ce programme d'études comprend des modules d'informatique, qui impliquent une compréhension et un raisonnement logiques. Les candidats doivent donc être capables de démontrer de bonnes preuves de la pensée algorithmique.
Please note that UCD offers a number of graduate scholarships for full-time, self-funding international students, holding an offer of a place on a UCD graduate degree programme. For further information please contact our Admissions team!
Quels modules puis-je prendre?
Les modules de base comprennent:
- IA et société
- Simulation sociale
- Conception de la recherche
- Programmation de données avec R
- La pensée sociologique à l'ère numérique
- Les étudiants doivent également choisir l'une des options suivantes:
- A. Mémoire de maîtrise
- B. Projet de stage et de recherche de synthèse
Les modules optionnels comprennent :
- Introduction à la programmation I
- Résolution de problèmes algorithmiques
- Bases de données et systèmes d'information I
- Pensée informatique (conversion)
- Apprentissage automatique (Del mixte)
- SIG pour l'évaluation environnementale
- Introduction aux statistiques
- Police et conflits sociaux
- Santé, maladie et société
- Violence organisée et société
- Théorie critique de la race et théorie décoloniale
- Comparaison des systèmes de santé
- Inférence de Monte Carlo
- Science des données en Python (MD)
- Apprentissage automatique avec Python
- Créativité et innovation
- Introduction à la programmation II
- Systèmes d'information spatiale
- Visualisation de l'information
- Systèmes de récupération et CI
- Sciences sociales computationnelles avancées
- Analyse de texte quantitative
- Programmation pour les spécialistes des sciences sociales
- Dynamiques et réseaux sociaux
- Recherche qualitative
- Nationalisme et changement social
- Population et société
- Sciences, Technologies et Sociétés
- La religion dans une perspective comparative
Après consultation avec le directeur du programme de maîtrise en sciences des données sociales, un étudiant peut être en mesure de remplacer des modules de base spécifiques par des modules plus avancés lorsque l'étudiant peut démontrer un apprentissage préalable suffisant dans ces domaines.
***Les modules sont susceptibles d'être modifiés
Aujourd'hui, presque tous les aspects de notre vie laissent des traces numériques. Exploiter cette masse d'informations requiert à la fois une compréhension approfondie de la manière dont les questions scientifiques fondamentales et sociales influencent l'analyse des données, et les compétences et la formation nécessaires à l'utilisation d'outils de science des données évolutifs.
En cas de réussite, l'étudiant doit être capable de:
- Démontrer une connaissance et une compréhension de base des principes fondamentaux de la science des données sociales, des exigences et des techniques en matière de données.
- Construire, synthétiser, évaluer, interpréter et rapporter des théories et des preuves d'une manière ouverte, analytique et critique.
- Appliquer les compétences de résolution de problèmes dans une variété de contextes différents.
- Appliquer des techniques de science des données appropriées pour résoudre des problèmes de recherche spécifiques à un domaine.
- Discutez, présentez et communiquez leurs idées, données et résultats de recherche au sein d'un groupe et dans le cadre d'une communication individuelle.
Careers & Employability
Un large éventail d'organisations différentes, notamment des ministères gouvernementaux, des organismes semi-étatiques, des entreprises privées dans les domaines de l'informatique, de la finance et du conseil, ainsi que des secteurs tels que l'éducation, la santé et la protection sociale, explorent désormais les avantages de la combinaison de ressources de données volumineuses et complexes, notamment données administratives, pour la prise de décision et l’utilisation des ressources. Le MSc en science des données sociales de l'UCD est idéal pour les diplômés qui souhaitent perfectionner leurs compétences et profiter de ces excellentes opportunités d'emploi. Il est conçu pour permettre aux individus de combiner leur formation en sciences sociales et/ou connexe avec de solides compétences techniques et analytiques, et d'exploiter le large éventail de données numérisées et numériques désormais accessibles aux organisations des secteurs public et privé.