数字革命见证了数据科学和人工智能（AI）成为日常生活的重要元素，涉及从翻译和自动驾驶汽车到物流和医疗保健的各种任务。机器学习以及处理海量数据的技术和方法也创造了大量新机会。因此，熟练的数据科学家和人工智能工程师需求巨大。
该硕士课程将训练你在处理和分析数据、使用和开发复杂应用软件方面应对各种挑战。你毕业时将拥有坚实的机器学习基础，从而有多种选择。
查尔莫斯大学的数据科学和人工智能硕士课程
随着数字革命的到来，数据科学和人工智能（AI）已经成为我们生活和整个社会的重要组成部分。此外，处理大规模数据和机器学习的快速新兴技术正在创造大量机会，自动化决策正在成为现实。熟练的数据科学家和人工智能工程师在各地都很受欢迎。有了坚实的机器学习基础，你将拥有广泛的职业机会。
数据科学是一个高度跨学科的领域，涉及如何从数据中提取有用的知识，以进行更深入的理解和决策支持。它基于统计学和机器学习方法的混合，以及用于处理大规模数据的计算技术和算法。应用领域的示例包括生物学和其他科学、医疗保健、商业、金融和不同种类的互联网数据。计算方法包括从收集和处理大规模数据的算法、贝叶斯建模等统计方法到深度神经网络等机器学习技术。
人工智能是关于构建智能系统的，目前是一个快速发展的领域，这要归功于大规模数据机器学习的最新进展，其中机器学习使计算机能够在没有显式编程的情况下执行复杂的任务。这种方法的成功例子包括机器翻译、计算机视觉、游戏和自动驾驶汽车。
通过他们对大规模数据和机器学习的使用，数据科学和人工智能领域紧密相连。它们在应用中也是相互关联的，因为通常首先收集和分析数据以更好地了解问题，然后建立算法和系统以支持决策和自主决策。因此，随着广泛领域对高级信息系统和计算机应用程序需求的增加，数据科学和人工智能正在成为软件开发的必要组成部分。
该计划的总体目标是培养能够应对处理和分析不同类型数据的各种挑战的工程师，以及能够在复杂的数据密集型和人工智能相关应用中使用和开发软件的工程师。这需要很好地理解理论和实践，包括现有和发展中技术的可能性和局限性，以及如何在各种情况下负责任地应用这些技术。
该方案的课程将提供机器学习、统计和优化方面的坚实基础，深入了解用于从大量复杂数据中提取信息的数学建模技术，以及处理此类数据的计算技能和算法。您还将熟悉数据科学和人工智能中可以用这些技术解决的一系列常见问题。
通过课程中的理论和实践相结合，你将了解某些模型和算法的工作方式和原因，并能够确定它们的可能性和局限性。您将能够在特定的问题领域中处理现实世界的问题，结合现有的和新的方法来创建有效的解决方案。您将能够在这些快速发展的领域中不断学习，与特定问题领域的专家和非专家交流，并负责任地应用这些技术。你还将获得洞察力，能够理解和影响数据科学和人工智能在社会中的作用。
职业
对数据科学和人工智能基础扎实的工程师有着巨大的需求，随着计算能力和可用数据量的快速增长，这种需求只会继续增长。该课程将为许多不同的应用领域带来广泛的就业机会，例如几乎所有其他工程学科以及医学和金融领域。你将为从事工业或政府职业以及进一步的博士学习和学术生涯做好充分准备。
任何从事数据分析和/或计算工具开发的组织，无论是作为其实际的最终产品还是作为进一步改善内部工作的手段，都需要数据科学家和人工智能工程师。这种过程通常是迭代的，每个步骤都需要数据科学和人工智能工程技能:
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数据管理:收集、清理、转换和存储数据
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数据分析:识别大型数据集中的趋势、模式和关系。
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工具开发:使用、开发和改进智能计算机算法和工具，以实现稳健、灵活和可扩展
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机器学习:在相关的干净数据上训练和测试工具和应用程序
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交流:解释、可视化和交流数据分析的重要发现
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决策:支持和改进决策过程
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