Промышленная наука о данных
Университет
Горный университет Леобена
Степень
Магистратура
Язык обучения
Английский
Специальность
Степень
Магистратура
Язык обучения
Английский
Подробнее
Форма обучения
Горный университет Леобена
Продолжительность
4 семестра / 120 ECTS
Наличие вступительного
Нет
750 € /в семестр
Описание
Магистерская программа «Industrial Data Science» в Горном университете Леобена предлагает уникальную возможность для студентов, желающих стать экспертами в области промышленной аналитики данных. Эта программа разработана с учетом растущей потребности в специалистах, способных применять методы анализа данных в технической сфере и производственной индустрии.
В современном мире цифровизация все глубже проникает в нашу повседневную жизнь, трансформируя производственные процессы предприятий. Доступность сенсоров, вычислительных мощностей и сетей позволяет реализовывать идеи, продукты и бизнес-модели, которые еще несколько лет назад казались невозможными. Конкурентоспособность компаний все больше зависит от способности извлекать пользу из проектов по цифровизации и анализу данных.
Программа «Industrial Data Science» отличается особой технической ориентацией, где процессы рассматриваются целостно, а управление и улучшение производства осуществляется посредством сбора, обработки и анализа данных. Это междисциплинарное обучение, сочетающее в себе информационные технологии, технические и естественные науки, а также бизнес-аспекты, что позволяет выпускникам успешно реализовывать проекты по цифровизации.
Дисциплины
Программа «Industrial Data Science» охватывает широкий спектр дисциплин, необходимых для формирования компетентных специалистов в области промышленной аналитики данных. Основные направления обучения включают:
1. Информационные технологии: изучение современных IT-систем, алгоритмов и методов обработки больших объемов данных.
2. Техника и естественные науки: углубленное изучение технических процессов и физических принципов, лежащих в основе промышленного производства.
3. Анализ данных и машинное обучение: освоение методов статистического анализа, предиктивной аналитики и алгоритмов искусственного интеллекта.
4. Оптимизация и моделирование: изучение методов оптимизации производственных процессов и создания цифровых моделей.
5. Бизнес и экономика: понимание экономических аспектов цифровизации и управления проектами.
6. Программирование: развитие навыков работы с языками программирования, используемыми в анализе данных (например, Python, R).
7. Системы управления базами данных: изучение принципов работы с большими массивами данных и их структурирования.
8. Интернет вещей (IoT): освоение технологий сбора данных с помощью сенсоров и их интеграции в производственные процессы.
9. Визуализация данных: обучение методам эффективного представления результатов анализа для принятия решений.
10. Кибербезопасность: изучение основ защиты данных и информационных систем в промышленной среде.
Содержание программы
Содержание программы «Industrial Data Science» тщательно разработано для обеспечения всестороннего развития специалистов в области промышленной аналитики данных. Оно включает в себя теоретические знания и практические навыки, необходимые для успешной работы в современной цифровой индустрии.
Ключевые аспекты содержания программы:
1. Фундаментальные основы анализа данных: студенты изучают статистические методы, теорию вероятностей и математический анализ, необходимые для понимания сложных алгоритмов обработки данных.
2. Продвинутые методы машинного обучения: программа охватывает современные техники машинного обучения, включая глубокое обучение, нейронные сети и методы обработки естественного языка.
3. Промышленные информационные системы: студенты знакомятся с архитектурой и принципами работы систем управления производством, ERP-систем и систем автоматизации.
4. Технологии больших данных: изучаются инструменты и платформы для обработки и анализа больших объемов данных, такие как Hadoop, Spark и NoSQL базы данных.
5. Цифровые двойники и симуляция: освоение методов создания цифровых копий физических объектов и процессов для оптимизации и прогнозирования.
6. Интеллектуальные системы принятия решений: разработка и применение алгоритмов для поддержки принятия решений на основе данных.
7. Промышленный интернет вещей: изучение принципов сбора данных с промышленного оборудования и их интеграции в единую информационную систему.
8. Аналитика в реальном времени: освоение методов обработки потоковых данных для мониторинга и контроля производственных процессов.
9. Предиктивное обслуживание: изучение методов анализа данных для прогнозирования отказов оборудования и оптимизации технического обслуживания.
10. Управление проектами в области цифровизации: освоение методологий управления проектами по внедрению технологий анализа данных в промышленности.
Программа также включает практические проекты и стажировки в партнерских компаниях, что позволяет студентам применить полученные знания в реальных производственных условиях и получить ценный опыт работы.
Структура программы
Структура программы «Industrial Data Science» разработана таким образом, чтобы обеспечить оптимальное сочетание теоретической подготовки и практического опыта. Программа рассчитана на 4 семестра и предполагает получение 120 кредитов ECTS.
Первый год обучения:
1 семестр:
— Введение в промышленную аналитику данных
— Основы программирования для анализа данных
— Математические методы в инженерии
— Системы управления базами данных
— Курс по выбору (например, иностранный язык или soft skills)
2 семестр:
— Машинное обучение и искусственный интеллект
— Статистический анализ и моделирование
— Технологии больших данных
— Промышленные информационные системы
— Курс по выбору (например, бизнес-аналитика или управление проектами)
Второй год обучения:
3 семестр:
— Продвинутые методы анализа данных
— Оптимизация и моделирование производственных процессов
— Интернет вещей в промышленности
— Визуализация данных и бизнес-интеллект
— Научно-исследовательский семинар
4 семестр:
— Стажировка в индустрии или исследовательский проект
— Подготовка и защита магистерской диссертации
На протяжении всего обучения студенты работают над практическими проектами, которые позволяют применить полученные знания к реальным производственным задачам. Кроме того, программа предусматривает возможность участия в международных обменах и летних школах, что способствует расширению профессионального кругозора и установлению полезных контактов.
Обучение проводится на английском языке, что позволяет привлекать международных экспертов и готовить студентов к работе в глобальной среде. Структура программы разработана с учетом потребностей современной промышленности и постоянно обновляется в соответствии с последними тенденциями в области анализа данных и цифровизации производства.
Профиль обучения
Профиль программы «Industrial Data Science» характеризуется уникальным сочетанием технической экспертизы и компетенций в области анализа данных, что делает ее особенно востребованной в современной промышленности. Ключевые особенности профиля программы:
1. Междисциплинарный подход: программа объединяет знания из области информационных технологий, инженерии, естественных наук и бизнеса, формируя у выпускников комплексное понимание цифровизации в промышленности.
2. Практическая ориентация: большое внимание уделяется решению реальных производственных задач с использованием методов анализа данных и машинного обучения.
3. Инновационность: программа постоянно обновляется с учетом последних достижений в области искусственного интеллекта, больших данных и промышленного интернета вещей.
4. Индустриальное партнерство: тесное сотрудничество с ведущими промышленными компаниями обеспечивает актуальность обучения и возможности для стажировок.
5. Международная ориентация: обучение на английском языке и возможности для международных обменов готовят студентов к работе в глобальной среде.
6. Исследовательский компонент: программа включает элементы научно-исследовательской работы, что позволяет студентам развивать навыки критического мышления и инновационного подхода к решению задач.
7. Фокус на оптимизацию: особое внимание уделяется методам оптимизации производственных процессов с использованием данных, что является ключевым фактором повышения эффективности предприятий.
8. Развитие soft skills: программа включает курсы по развитию навыков коммуникации, работы в команде и управления проектами, что необходимо для успешной карьеры в современной индустрии.
9. Экологическая направленность: в рамках программы рассматриваются вопросы применения аналитики данных для повышения энергоэффективности и снижения воздействия на окружающую среду.
10. Адаптивность: профиль программы позволяет выпускникам легко адаптироваться к различным отраслям промышленности, от автомобилестроения до энергетики и химической промышленности.
Этот уникальный профиль делает выпускников программы «Industrial Data Science» высоко востребованными специалистами, способными внести значительный вклад в цифровую трансформацию промышленных предприятий и повышение их конкурентоспособности на глобальном рынке.
Перспективы карьеры
Выпускники программы «Industrial Data Science» обладают широкими возможностями для построения успешной карьеры в различных секторах экономики. Их уникальное сочетание технических знаний и навыков анализа данных делает их ценными специалистами в эпоху цифровой трансформации промышленности. Вот некоторые перспективные направления карьеры для выпускников:
1. Data Scientist в промышленности: работа над проектами по оптимизации производственных процессов, предиктивному обслуживанию оборудования и повышению качества продукции с использованием методов машинного обучения и анализа больших данных.
2. Инженер по промышленному интернету вещей (IIoT): разработка и внедрение систем сбора данных с промышленного оборудования, создание цифровых двойников и интеллектуальных систем мониторинга.
3. Консультант по цифровой трансформации: помощь предприятиям в разработке и реализации стратегий цифровизации, внедрении новых технологий и оптимизации бизнес-процессов.
4. Руководитель проектов по аналитике данных: управление комплексными проектами по внедрению систем аналитики и искусственного интеллекта в промышленности.
5. Специалист по оптимизации производства: использование методов операционных исследований и машинного обучения для повышения эффективности производственных линий и логистических процессов.
6. Аналитик по качеству и надежности: применение статистических методов и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования и предотвращения дефектов продукции.
7. Разработчик интеллектуальных систем управления: создание систем автоматизированного управления производством на основе алгоритмов искусственного интеллекта.
8. Специалист по энергоэффективности: использование аналитики данных для оптимизации энергопотребления и снижения углеродного следа промышленных предприятий.
9. Исследователь в области промышленной аналитики: работа в научно-исследовательских центрах или R&D отделах компаний над развитием новых методов анализа данных для промышленности.
10. Предприниматель в сфере промышленных технологий: создание собственных стартапов, предлагающих инновационные решения для цифровизации производства.
Выпускники программы могут найти применение своим навыкам в различных отраслях, включая автомобилестроение, аэрокосмическую промышленность, энергетику, химическую промышленность, металлургию и многие другие. Кроме того, растущий спрос на специалистов в области промышленной аналитики данных открывает возможности для быстрого карьерного роста и достижения руководящих позиций в ведущих компаниях.
Важно отметить, что программа «Industrial Data Science» также развивает у студентов навыки адаптации к быстро меняющимся технологиям, что позволяет им оставаться востребованными специалистами на протяжении всей карьеры и легко осваивать новые области применения аналитики данных в промышленности.
Вам может быть интересно
Креативное письмо и культура письма
Магистратура
Музыка — Фортепиано
Магистратура
Практика современного искусства
Магистратура
Технологическая инженерия и устойчивое производство
Магистратура
Миры английского языка
Магистратура
Молекулярные биологические науки
Магистратура
Синофонные общества и культуры
Магистратура
Дизайн текстильного искусства
Магистратура