Université Côte d’Azur (UniCA)

MSc in Data Science und Künstlicher Intelligenz

Der Masterstudiengang Data Science und Künstliche Intelligenz an der Université Côte d'Azur ist ein zweijähriges Programm. Er vermittelt Kenntnisse in Data-Science-Methoden mit Schwerpunkt auf mathematischen und informatischen Aspekten. Die Studierenden erhalten eine fundierte theoretische Ausbildung und erlernen die technischen und praktischen Fähigkeiten der Data Science, die sie befähigen, fortgeschrittene Methoden anzuwenden, um reale Fragestellungen zu untersuchen.

Die Kernfächer vermitteln den Studierenden ein umfassendes Verständnis grundlegender Aspekte von Daten, Rechenverfahren und statistischer Analyse. Anschließend wählen sie Kurse aus einem breiten Angebot an Wahlmodulen, von verteilten Systemen für Big Data und statistischer Datenverarbeitung bis hin zu Finanzstatistik, Management und Marketing. Das Programm kombiniert traditionelle Vorlesungen mit Computerpraktika, in denen die Studierenden mit Daten arbeiten, praktische Übungen mit Programmierwerkzeugen durchführen und reale Daten analysieren, die von Fachleuten aus der Praxis bereitgestellt werden. Der Masterstudiengang „Data Science“ ebnet zudem den Weg zu Promotionsprogrammen im Bereich der angewandten Mathematik und Informatik.

Erstes Semester

Erfrischer

• Grundlegende Wahrscheinlichkeit
• Grundlegende Algebra für die Datenanalyse
• Grundlegende Algorithmik
• Methoden und Werkzeuge für technisches und wissenschaftliches Schreiben

Statistiken

• Statistische Inferenztheorie

Maschinelles lernen

• Einführung in das maschinelle Lernen
• Einführung in Deep Learning
• Ethische Aspekte von Daten

Programmierung

• R-Programmierung für Data Science
• Python-Programmierung für Data Science
• Verteilte Big Data-Systeme

Werkstatt und Vulgarisierung

• Workshop und Vulgarisierung

Zweites Semester

Statistisches Lernen

• Einführung in die Informationstheorie
• Modellauswahl und Resampling-Methoden
• Optimierung für Data Science

Maschinelles lernen

• Mehr zu Lernalgorithmen
• Mehr zu Deep Learning
• Datennetz

Persönliche Arbeit

• Fallstudien
• Praktikum

Drittes Semester

Obligatorische Kurse

• Bayesianisches Lernen
• Modellbasiertes statistisches Lernen
• Erweitertes Deep Learning
• Verstärkungslernen

Forschungsprojekt

Medizinischer Bereich

• Medizinische Bilder
• Inverse Probleme in der Bildverarbeitung
• Anwendung des maschinellen Lernens bei MRT, Elektroenzephalographie und Gehirn-Computer-Schnittstellen
• Geometrische und topologische Methoden der Datenanalyse mit Anwendungen in Biologie und Medizin
• Biomedizinische Signalverarbeitung
• Maschinelles Lernen für die Multi-Omics-Integration

Kern-KI-Track

• Statistisches Lernen in hohen Dimensionen
• Fortgeschrittenes Lernen: funktionale, gemischte und Textdaten
• Statistische Analyse von Graphen (Netzwerken)
• Deep Learning für Computer Vision
• Federated Learning - Datenschutz
• Statistische Lerntheorie

Viertes Semester

• Personal Training

Der Masterstudiengang Data Science & Künstliche Intelligenz an der Université Côte d'Azur ist ideal für Studierende mit einem starken Hintergrund in Mathematik und Informatik, einschließlich solider Grundlagen in Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Algorithmen und Programmierung.

Motivierte, analytisch denkende Studierende, die fortgeschrittene Methoden der Datenwissenschaft und KI beherrschen und auf reale Probleme anwenden möchten, sind in diesem forschungsorientierten, international ausgerichteten Programm bestens aufgehoben. Bewerber sollten mit quantitativem Denken vertraut sein und sich bereit zeigen, sich intensiv mit den technischen, mathematischen und rechnerischen Aspekten auseinanderzusetzen, die für diesen zweijährigen Masterstudiengang erforderlich sind.

Nach Abschluss des MSc DSAI können Studierende in Unternehmen als Experten oder Ingenieure in den Bereichen Entwicklung, Forschung und Entwicklung, Beratungsdienste im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie Datenverarbeitung arbeiten. Sie können ihre Ausbildung auch mit einer Doktorarbeit fortsetzen, die entweder in einem akademischen Forschungslabor oder in einem Unternehmen, beispielsweise mit einem CIFRE-Vertrag, durchgeführt werden kann.

Treten Sie dem Arbeitsmarkt bei:

• Daten Analyst
• Data Mining
• Datenwissenschaftler
• Chief Data Officer
• Ingenieur für maschinelles Lernen
• Big Data Engineer
• Big Data Architekt
• Spezialist für Datenvisualisierung

Weiter zur Promotion

• Promotion im öffentlichen oder privaten Sektor

Die IdEx International MSc-Programme der Université Côte d'Azur sind als Exzellenzprogramme konzipiert, die direkt auf globale Herausforderungen und die Berufe der Zukunft eingehen. Sie konzentrieren sich darauf, Lösungen für wichtige ökologische, technologische, wissenschaftliche und gesellschaftliche Probleme zu entwickeln und nutzen dabei die Stärken der Region und ihre engen internationalen Partnerschaften.

Alle IdEx MSc-Programme werden vollständig in Englisch unterrichtet und sind staatlich akkreditiert, vom französischen Ministerium für Hochschulbildung, Forschung und Innovation anerkannt, wodurch sie für Studierende aus aller Welt zugänglich sind und internationale akademische Anerkennung gewährleisten.

Die Universität beherbergt eine globale Studierendengemeinschaft und heißt Lernende aus über 110 Ländern willkommen. Dieses multikulturelle Umfeld ist eine der prägenden Stärken der UniCA und schafft eine bereichernde, internationale Lernerfahrung.

Die IdEx-Programme der UniCA basieren vor allem auf den Kernwerten der Universität: Exzellenz, Innovation, internationale Offenheit und gesellschaftliche Relevanz. Diese Werte prägen jeden Aspekt des Lernerlebnisses und spiegeln das Engagement der Universität wider, Studierende auf wirkungsvolle, zukunftsorientierte Karrieren vorzubereiten.

Der MSc DSAI-Studiengang wird vollständig vor Ort auf dem Campus „Les Lucioles“ in Sophia Antipolis angeboten.

Das Programm kombiniert traditionelle Vorlesungen mit Computerlaborsitzungen , in denen die Studierenden mit Daten arbeiten, um praktische Übungen mit Programmierwerkzeugen durchzuführen und reale Daten zu analysieren, die von Fachleuten aus der Branche bereitgestellt werden.