Last updated on 24-04-2025
Tổng Quan Chương Trình
Thạc Sĩ Khoa Học Ứng Dụng - Khoa Học Dữ Liệu, Phân Tích Và Trí Tuệ Nhân Tạo (DSAAI) được thiết kế để cung cấp cho sinh viên một hiểu biết toàn diện về các khía cạnh kỹ thuật của khoa học dữ liệu. Chương trình này là một sự mở rộng tự nhiên của Chuyên Ngành Hợp Tác Nổi Bật trong Khoa Học Dữ Liệu, tập trung vào các phương pháp liên ngành. Sinh viên sẽ tham gia vào các nghiên cứu đột phá qua nhiều phương pháp khác nhau, bao gồm thống kê, các phương pháp AI và kỹ thuật phần mềm. Chương trình nhấn mạnh việc thu thập, tiền xử lý, khám phá và trực quan hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuẩn bị cho các sinh viên tốt nghiệp có một sự nghiệp năng động trong khoa học dữ liệu và phân tích.
Cấu Trúc Chương Trình
Thạc Sĩ Khoa Học Ứng Dụng - Khoa Học Dữ Liệu, Phân Tích Và Trí Tuệ Nhân Tạo được cấu trúc để hoàn thành trong 2 năm. Chương trình cung cấp nhiều lộ trình khác nhau, bao gồm:
- Khóa học
- Dự Án Nghiên Cứu
- Luận Văn (tùy thuộc vào chương trình)
Sinh viên sẽ được hưởng lợi từ tùy chọn kì thực tập có lương, cho phép họ có được kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực này. Chương trình được cung cấp trong học kỳ Mùa Thu, với hạn chót nộp đơn vào ngày 1 tháng 2. Chương trình độc đáo này trải dài qua bốn đơn vị học thuật, cung cấp một chiều rộng kỷ luật rộng rãi và nhiều góc nhìn về khoa học dữ liệu.
Trải Nghiệm Nổi Bật
- Các cơ hội kì thực tập có lương để có được kinh nghiệm thực tế trong khoa học dữ liệu.
- Cách tiếp cận liên ngành, kết hợp những hiểu biết từ Khoa Khoa Học và Khoa Kỹ Thuật và Thiết Kế.
- Các cơ hội nghiên cứu đột phá trong nhiều lĩnh vực của khoa học dữ liệu, bao gồm khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán và học máy.
- Truy cập vào các nền tảng phân tích dữ liệu tiên tiến và các kỹ thuật xử lý song song.
Định Hướng Nghề Nghiệp Sau Tốt Nghiệp
Các sinh viên tốt nghiệp Thạc Sĩ Khoa Học Ứng Dụng - Khoa Học Dữ Liệu, Phân Tích Và Trí Tuệ Nhân Tạo có thể theo đuổi nhiều con đường sự nghiệp khác nhau tại Canada, bao gồm:
- Nhà Khoa Học Dữ Liệu: Phân tích các tập dữ liệu phức tạp để rút ra những hiểu biết có ý nghĩa và thông báo quyết định kinh doanh.
- Nhà Phân Tích Dữ Liệu: Sử dụng các công cụ thống kê để diễn giải dữ liệu và cung cấp các khuyến nghị có thể hành động.
- Kỹ Sư Học Máy: Phát triển các thuật toán cho phép máy móc học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian.
- Nhà Phân Tích Thông Tin Kinh Doanh: Biến dữ liệu thành những hiểu biết chiến lược để thúc đẩy sự phát triển và hiệu quả kinh doanh.
- Kỹ Sư Dữ Liệu: Thiết kế và duy trì kiến trúc cho phép thu thập và xử lý dữ liệu.
LƯU Ý: Thông tin trên có thể thay đổi bất kỳ lúc nào. Để cập nhật thông tin mới nhất, vui lòng liên hệ với đội ngũ LOA Portal.
Truy cập trang web chính thức của Đại Học Carleton
