作為資料科學家，你在處理大量且非結構化的數據集以及從中提取知識時扮演關鍵角色。
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學位: 理學碩士
開始日期: 四月一號/十月一號
模式: 全日制
授課語言: 英文
ECTS 學分: 120
時長: 4學期
學費: 830€/月
從原始資料到現實解決方案
在此碩士課程中，你將深入掌握整個資料科學流程。學習如何應用數學、統計、分析及機器學習/深度學習技術，從龐大且常常是非結構化的資料中獲得洞察。你還會獲得推動AI、資料科學及大數據分析創新的技術專業、分析能力與商業智慧。
課程強調與產業密切結合，融合機器學習、資料工程、自然語言處理、生成式AI、雲端運算與倫理AI原則，並將這些技術應用於多元領域的真實場景中。
課程內容詳述
學生將獲得實務經驗，操作大型資料集、機器學習模型與AI驅動的解決方案，並透過案例研究、研究專案及產業合作，培養策略性問題解決能力。課程設有專業方向，讓學生可依興趣調整專長領域，如供應鏈分析、商業分析、媒體分析與創意AI，以及生命科學分析。
課程設計實用、貼近產業趨勢且面向未來，確保畢業生具備資料科學、AI開發、商業智慧和研究等高影響力職務所需能力。透過技術課程、實務工作坊、國際學習機會和專業認證，學生能在當今資料驅動的世界中蓬勃發展。
成為資料科學家、資料分析師及更多角色
擁有「應用資料科學與人工智慧理學碩士」及全方位資料科學能力，將為你在製造業、銀行、保險、IT、顧問、公私部門研究機構、醫療保健及大學等多個領域開啟最佳職涯機會。
過往畢業生現任職於ABB、Heidelberg Cement、Airbus、Accenture、Adidas、Audi、Bosch、BMW、BASF、Deloitte、Deutsche Börse、DKFZ、PWC、SAP、Verivox以及多家成功的中型企業。本課程亦符合公共部門職務、研究工作及博士課程資格。
職務範圍
- 資料科學與分析
- 資料科學家
- 商業智慧分析師
- 量化分析師/資料分析師
- 研究資料科學家
- 預測專家
- 機器學習與AI職務
- 機器學習工程師
- AI開發者/工程師
- 深度學習專家
- 計算機視覺工程師
- 自然語言處理工程師（NLP）
- MLOps工程師
- 資料工程與雲端
- 資料工程師
- 雲端資料工程師
- 大數據工程師
- ETL/資料管線開發者
- 資料平台架構師
- 雲端AI工程師（AWS、Azure、GCP）
- 專業領域角色
- 健康資料科學家/生物資訊分析師
- 零售或供應鏈分析師
- 智慧城市資料策略師
- 財務資料分析師
- 媒體AI顧問
- 環境資料建模師
- 創新與策略
- AI產品經理
- 資料與AI策略師
- AI倫理與治理主管
- 科技創業家/AI新創創辦人
- AI/分析創新經理
課程介紹
在這個實務導向的碩士課程中，你將建立紮實的Python、統計和機器學習基礎，並深入學習以下應用主題：
- 資料工程 — 建構可擴展的資料管線及雲端基礎設施
- 深度學習 — 精通神經網路、卷積神經網路（CNN）及先進AI技術
- 雲端運算 — 利用AWS、Azure等工具部署智慧系統
- 資料視覺化與故事講述 — 將複雜資料轉化為可行見解
- 倫理與負責任的AI — 確保公平性、透明度及社會影響
- 領域專業應用 — 將AI應用於媒體分析、創意AI、物流與供應鏈、商業分析、流程自動化、生物資訊及生命科學
- 創業與創新 — 將資料驅動的想法轉化為實際事業
- 六個月實習或海外學期 — 第三學期獲得國際或產業經驗
- 碩士論文 — 與企業或研究機構合作，解決真實問題
課程模組
第一學期
資料科學入門（6學分）
資料工程（6學分）
統計與機器學習（6學分）
Python資料科學基礎（6學分）
進階Python資料科學（6學分）
第二學期
資料管理（6學分）
自然語言處理（6學分）
負責任的AI與資料倫理（6學分）
產業合作專案 I — 產業資料分析（6學分）
產業合作專案 II — 產業資料分析（6學分）
第三學期
雲端計算與資料架構（6學分）
資料視覺化與故事講述（6學分）
深度學習（6學分）
AI視覺應用（6學分）
創業精神（6學分）
六個月實習或海外學期（30學分）
第三學期可選擇六個月實習或海外學期，或修讀上述模組。
第四學期
碩士論文（24學分）
碩士論文研討會（6學分）
