University of Limerick Data Science and Statistical Learning 석사

핵심 정보

항목	내용
공식 영문 과정명	Data Science and Statistical Learning - MSc
학위	Masters (MSc)
학위 수준	NFQ Level 9 Major
수업 방식	Full-time; Delivery: In-person

과정 개요

Data Science and Statistical Learning MSc는 데이터과학의 수학·통계적 기반을 깊이 있게 다루는 석사과정입니다. 통계모형, 과학계산과 데이터 분석을 중심에 두며, 기존 전공에서 쌓은 통계 배경에 따라 두 학습 경로 가운데 적합한 구성을 선택합니다.

학업 구조

Data Science and Statistical Learning - MSc는 기초 학습에서 전공 심화와 최종 프로젝트로 이어지는 순서로 구성됩니다.

핵심 학습 영역

Pathway A는 대다수 학생을 위한 통계학습·데이터과학 경로로 R for Statistical Data Science, Statistical Inference와 Fundamentals of Statistical Modelling을 포함합니다. Pathway B는 이미 상당한 통계 데이터과학을 이수한 학생을 위한 경로이며 Scientific Computation 등으로 기반을 확장합니다.

주요 모듈

Data Science and Statistical Learning - MSc에서 다루는 주요 모듈·학습 주제입니다.
R for Statistical Data Science
Database Systems in Practice
Text Analytics and Natural Language Processing
Statistical Inference for Data Science
Fundamentals of Statistical Modelling
Scientific Computation
Introduction to Data Engineering and Machine Learning
Quantitative Research Methods for Science, Engineering and Technology
Networks and Complex Systems
Applied Big Data and Visualisation
Artificial Intelligence and Machine Learning
Statistical Learning
Data Governance and Ethics
Research Project

프로젝트·실무 경험

Database Systems in Practice, Text Analytics and Natural Language Processing, Networks and Complex Systems, Applied Big Data and Visualisation, Artificial Intelligence and Machine Learning을 다룹니다. 마지막 Research Project에서는 데이터 질문과 분석방법을 연결해 독립적인 결과를 완성합니다. Data Science and Statistical Learning - MSc에서 확인할 수 있는 프로젝트·실무 요소입니다.
Research Project
written dissertation and presentation

학습 환경과 전문성

Data Science and Statistical Learning - MSc의 학습 환경과 전문 연계 요소입니다.
UL Glucksman Library

졸업 후 진로

데이터과학, 통계분석, 예측모형, 데이터 시각화와 연구분석 분야로 진출할 수 있습니다. 기술, 금융, 제약과 연구기관 등 데이터 기반 의사결정이 필요한 산업에서 일하거나 박사과정으로 이어갈 수 있습니다. Data Science and Statistical Learning - MSc와 연결되는 진로·진학 예시입니다.
ICT
financial services
management consulting
manufacturing
pharmaceuticals
PhD programmes