Master-Studiengang & Bewerbung/Zulassung Judith Zimmermann - PowerPoint PPT Presentation

Master-Studiengang & Bewerbung/Zulassung Judith Zimmermann – Studienkoordinatorin, Departement Informatik, ETH Zürich

Master's in Data Science 120 Core Courses 62 Data Analysis 16 8 Information and Learning Statistics 8 Data Management and Processing 16 Core Electives 10 Interdisciplinary Electives 10 Data Science Lab 14 Seminar 2 Science in Perspective 2 Master's Thesis 30

Vorläufiger Kurskatalog: «Core Courses» Data Analysis: Information & Learning (min. 1 Kurs) 252-0535-00 Machine Learning HS 8 D-INFK new Mathematics of Information FS 8 D-ITET Data Analysis: Statistics (min. 1 Kurs) 401-3621-00 Fundamentals of Mathematical Statistics HS 10 D-MATH 401-3632-00 Computational Statistics FS 10 D-MATH Data Management and Processing (min. 2 Kurse) 263-3010-00 Big Data HS 8 D-INFK new 8 D-INFK Algorithmic Aspects of Data Science HS new Optimization for Data Science FS 8 D-INFK

Vorläufiger Kurskatalog: «Core Electives» new Research in Data Science HS/FS 6 yearly all yearly D-INFK 252-0417-00 Randomized Algorithms and Probabilistic Methods HS 7 yearly D-INFK 252-1407-00 Algorithmic Game Theory HS 7 yearly D-INFK 263-2800-00 Design of Parallel and High-Performance Computing HS 7 yearly D-INFK 263-0006-00 Algorithms Lab HS 6 yearly D-INFK 263-0007-00 Advanced Systems Lab HS 6 yearly D-INFK 252-1414-00 System Security HS 5 yearly D-INFK 263-3210-00 Deep Learning HS 4 yearly D-INFK 263-5210-00 Probabilistic Artificial Intelligence HS 4 252-0341-01 Information Retrieval HS 4 yearly D-INFK yearly D-INFK 252-0211-00 Information Security FS 8 263-0008-00 Computational Intelligence Lab FS 6 yearly D-INFK yearly D-INFK 263-2300-00 How To Write Fast Numerical Code FS 6 yearly D-INFK 252-0526-00 Statistical Learning Theory FS 6 yearly D-INFK 252-0538-00 Shape Modeling and Geometry Processing FS 5 yearly D-INFK new Architecture of Data Centers FS 5 yearly D-INFK 252-3005-00 Natural Language Understanding FS 4 yearly D-INFK 263-3700-00 User Interface Engineering FS 4 yearly D-INFK 252-0579-00 3D Vision FS 4 401-3601-00 Probability Theory HS 10 yearly D-MATH 401-4623-00 Time Series Analysis HS 6 bi-yearly D-MATH 401-3901-00 Mathematical Optimization HS 6 yearly D-MATH 401-3054-14 Probabilistic Method in Combinatorics HS 6 bi-yearly D-MATH 401-3612-00 Stochastic Simulation HS 5 bi-yearly D-MATH 401-0625-01 Applied Analysis of Variance and Experimental Design HS 4 yearly D-MATH 401-3627-00 High-Dimensional Statistics HS 4 irregular D-MATH 401-3611-00 Advanced Topics in Computational Statistics HS 4 bi-yearly D-MATH 401-3052-10 Graph Theory FS 10 yearly D-MATH 401-3622-00 Regression FS 8 bi-yearly D-MATH 401-3602-00 Applied Stochastic Processes FS 8 bi-yearly D-MATH 401-0674-00 Numerical Methods for Partial Differential Equations FS 8 yearly D-MATH 401-4904-00 Combinatorial Optimization FS 6 yearly D-MATH 401-3052-05 Graph Theory FS 5 yearly D-MATH 401-4628-16 Estimation and Testing under Sparsity FS 4 irregular D-MATH 401-4632-15 Causality FS 4 bi-yearly D-MATH 401-6102-00 Multivariate Statistics FS 4 bi-yearly D-MATH 701-0104-00 Statistical Modelling of Spatial Data FS 3 yearly D-MATH 6 yearly D-ITET 227-0427-00 Signal and Information Processing: Modeling, Filtering, Learning HS 6 yearly D-ITET 263-5902-00 Computer Vision HS 6 yearly D-ITET 227-0101-00 Discrete-Time and Statistical Signal Processing (in English) HS 227-0417-00 Information Theory I HS 6 yearly D-ITET 4 yearly D-ITET 227-0689-00 System Identification HS 227-0558-00 Principles of Distributed Computing FS 6 yearly D-ITET 6 yearly D-ITET 227-0150-00 Energy-Efficient Parallel Computing Systems for Data Analytics FS 6 yearly D-ITET 227-0420-00 Information Theory II FS 4 yearly D-ITET 227-0224-00 Stochastic Systems FS 4 yearly D-MAVT 151-0563-01 Dynamic Programming and Optimal Control HS 4 yearly D-MAVT 151-0566-00 Recursive Estimation FS 151-0664-00 Artificial Intelligence for Robotics FS 4 yearly D-MAVT

Interdisciplinary Courses: ein Beispiel Atmosphäre & Klima 701-0412-00 Klimasysteme 3 D-USYS 701-0473-00 Wettersysteme 3 D-USYS 701-0023-00 Atmosphäre 3 D-USYS 701-1252-00 Climate Change Uncertainty and Risk: From 3 D-USYS Probabilistic Forecasts to Economics of Climate Adaptation 701-1226-00 Inter-annual Phenomena and their Prediction 3 D-USYS Weitere Vorlesungspakete sind in der Ausarbeitung.

Design-Prinzipien des Data Science Masters  Fundiert Kenntnisse in der Analyse und der Handhabung grosser Datenmengen  Fachliche Kenntnisse in einem Anwendungsgebiet  Erste Erfahrungen im Umgang mit realen Daten Weitere Informationen: www.inf.ethz.ch/de/data-science

Zielpublikum Qualifizierende Studiengänge  Bachelor in Elektrotechnik und Informationstechnologie  Bachelor in Informatik  Bachelor in Maschinenbau  Bachelor in Mathematik  Bachelor in Physik  Bachelor in Rechnergestützte Wissenschaften Generell Bachelor Curriculum mit einem hohen formalen Anteil!

Bewerbung & Zulassung, HS 2017 Spezialisierter Master-Studiengang Auch ETH Bachelor-Studierende müssen sich bewerben ! Bologna Bewerbungsperiode: 1. März - 31. März 2017 Weitere Informationen: http://www.admission.ethz.ch/

Bewerbungsunterlagen Einzureichende Unterlagen  Online-Bewerbungsformular (ausfüllen, drucken & unterzeichnen)  ETH-Transkript: Ausdruck aus mystudies  Offizielle Transkripts von früheren Studien & Mobilität  CV  GRE General Test  Referenzschreiben ETH Bachelor-Studierenden sind entbunden von  Sprachnachweis  Bewerbungsgebühr

Zulassungsgrundsätze Selektive Zulassung, in der Regel ohne Auflagen Lücken im Vorwissen  Statistik, Analysis, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie  Programmierung  Datenbanken, Datenmodellierung Wir erwarten, dass Studierende diese Lücken selbständig schliessen! Gute Studienleistungen im Bachelor-Studium Webseite mit Material zur Vorbereitung (coming soon)! Webseite mit Material zur Vorbereitung (coming soon)!