Магистр наук в области наук о данных

Первый семестр обучения направлен на освоение основных знаний в предметной области, а также базы для всех потоков поступления с разнообразных связанных, но различных областей обучения на уровне бакалавриата. Программа включает в основные курсы и ряд тематических курсов по выбору, которые обеспечивают непрерывность обучения в течение двух лет. Предметные курсы дополняются рядом курсов, которые обеспечивают целевые ориентиры для продвижения по программе и завершения дипломной работы. Данные курсы включают в себя «Методы исследования», «Научно-исследовательский семинар», «Проект дипломной работы», а также заключительный семестр для завершения и защиты работы. Программа предлагает исследовательское обучение, ориентированное на студента. Баланс в изучении основных принципов, недавних вычислительных инноваций, аналитики больших данных и прикладного искусственного интеллекта будет стимулировать и ускорять процесс обнаружения знаний. Программа требует выполнения дипломной работы, равной 30 ECTS, в качестве одного из требований для присвоения научной степени. Студенты будут представлять свои исследовательские результаты на международных конференциях и публиковать результаты в научных журналах. Все это будет способствовать достижению миссии НУ в области научного лидерства. Обучение ведется исключительно на английском языке.


Для получения дополнительной информации о программе, пожалуйста, свяжитесь с профессором Майклом Льюисом (mlewis@nu.edu.kz).




Year 1: Fall Semester (Semester 1)

Year 1: Spring Semester (Semester 2)

Year 2: Fall Semester (Semester 3)

Year 2: Spring Semester (Semester 4)

Program Elective Courses

  • MATH 540 Statistical Learning (Recommended Elective)
  • SEDS 504 Innovation and Entrepreneurship (Recommended Elective)
  • CSCI 512 Information Theory
  • CSCI 515 Modeling and Simulation for Computer Science
  • CSCI 547 Algorithmic Trading
  • CSCI 581 Acquisition and Analysis of Biomedical Data
  • CSCI 594 Deep Learning