Máster en Estadística y Aprendizaje Automático

Desata el poder de los datos y las estadísticas para hacer que las decisiones correctas sucedan. Integramos el modelado y análisis estadístico con el aprendizaje automático, la minería de datos y la gestión de datos para brindarte habilidades únicas.

El rápido desarrollo de las tecnologías de la información ha abrumado a la sociedad con enormes volúmenes de información generados por sistemas grandes o complejos en telecomunicaciones, robótica, medicina, negocios y muchos otros campos. Este programa de maestría enfrenta los desafíos de aprender de estos volúmenes complejos mediante modelos y algoritmos de aprendizaje automático, minería de datos y otros métodos estadísticos intensivos en computación. Al unirte a nosotros, aumentarás la eficiencia y productividad de los sistemas y los harás más inteligentes y autónomos.

Aprende a hacer predicciones confiables

El programa se centra en métodos modernos de aprendizaje automático y gestión de bases de datos que utilizan el poder de la estadística para construir modelos eficientes y hacer predicciones confiables y decisiones óptimas. Obtendrás un profundo conocimiento teórico así como experiencia práctica a partir de extensas cantidades de trabajo de laboratorio. Si deseas complementar tus estudios con cursos en otras universidades, puedes participar en estudios de intercambio durante el tercer semestre.

Dependiendo de tus intereses, trabajarás en tu tesis en una empresa, una institución gubernamental o una unidad de investigación en LiU. Allí podrás aplicar tus conocimientos a un problema real y conocer a personas que utilizan análisis de datos avanzados en la práctica o puedes profundizar en la investigación.

Este programa es para ti si aspiras a aprender cómo:

• mejorar la capacidad del software de reconocimiento de voz de un teléfono móvil para distinguir vocales en un entorno ruidoso
• proporcionar una advertencia temprana de una crisis financiera analizando la frecuencia de palabras relacionadas con crisis en medios financieros y foros de internet
• mejorar el marketing dirigido analizando patrones de compra en las bases de datos de escáneres de supermercados
• construir un filtro de spam efectivo
• estimar el efecto que la nueva legislación de tráfico tendrá en el número de muertes en accidentes de tráfico
• utilizar un conjunto de datos de microarreglos de ADN complejo para aprender sobre los factores de riesgo del cáncer
• determinar el origen de una muestra de aceite de oliva utilizando gráficos interactivos y dinámicos

Plan de estudios y detalles del curso

El programa se desarrolla durante dos años y abarca 120 créditos, incluyendo una tesis.

El bloque introductorio de cursos contiene un curso de estadística básica que se recomienda para estudiantes con formación en informática o ingeniería, y un curso de programación que se recomienda para estudiantes con un título en estadística o matemáticas. Los cursos de Aprendizaje automático, Minería de datos avanzada, Aprendizaje profundo, Análisis de grandes datos, Estadísticas computacionales y Aprendizaje bayesiano constituyen el núcleo del programa.

Además, los estudiantes de maestría tienen la libertad de elegir entre cursos de perfil - destinados a fortalecer la competencia estadística y analítica de los estudiantes - y cursos complementarios - que permiten a los estudiantes enfocarse en áreas aplicadas particulares o cursos relevantes de otras disciplinas. Se ofrecen oportunidades para estudios de intercambio durante el tercer semestre del programa.

Para obtener el título, los estudiantes deben haber aprobado 90 créditos ECTS de cursos, incluyendo 42 créditos ECTS de los cursos obligatorios, un mínimo de 6 créditos ECTS de los cursos introductorios, un mínimo de 12 créditos ECTS de los cursos de perfil y, posiblemente, alguna cantidad de cursos complementarios. Los estudiantes también deben haber defendido con éxito una tesis de maestría de 30 créditos ECTS.

Introducción

El rápido desarrollo de las TI ha llevado a la sobrecarga de la sociedad con enormes volúmenes de información generados por sistemas grandes o complejos. La información puede almacenarse en grandes bases de datos, puede llegar de manera continua o puede ser el resultado de la interacción entre el sistema y el entorno de aprendizaje. Este programa de nivel avanzado enfrenta los desafíos de aprender de estos volúmenes complejos de información mediante modelos y algoritmos que permiten la predicción, análisis y toma de decisiones eficientes. El modelado y análisis estadístico se integran con el aprendizaje automático, la minería de datos y la gestión de datos en una base sólida para el trabajo profesional con el modelado de información y el análisis de datos en sistemas grandes o complejos. El programa también proporciona excelentes calificaciones para una carrera en investigación. El programa conduce a un título de maestría en Estadística.

Objetivo

Calificaciones nacionales de acuerdo con la Ley de Educación Superior de Suecia

Conocimiento y comprensión

Para un Grado de Maestría (120 créditos) el estudiante deberá

• demostrar conocimiento y comprensión en Estadística, incluyendo tanto un amplio conocimiento del campo como un grado considerable de conocimiento especializado en ciertas áreas del campo, así como una visión de la investigación y el trabajo de desarrollo actuales, y

• demostrar conocimiento metodológico especializado en Estadística.

  El conocimiento especializado en aprendizaje automático deberá incluir técnicas modernas y potentes para clasificación y regresión, predicción, métodos de simulación estadística y optimización, métodos bayesianos y métodos para el análisis de grandes bases de datos.

  Competencia y habilidades

  Para un Grado de Maestría (120 créditos) el estudiante deberá

• demostrar la capacidad de integrar críticamente y sistemáticamente el conocimiento y analizar, evaluar y abordar fenómenos, problemas y situaciones complejas incluso con información limitada
• demostrar la capacidad de identificar y formular problemas de manera crítica, autónoma y creativa, así como planificar y, utilizando métodos apropiados, llevar a cabo tareas avanzadas dentro de plazos predeterminados y así contribuir a la formación de conocimiento, así como la capacidad de evaluar este trabajo
• demostrar la capacidad en el habla y la escritura tanto a nivel nacional como internacional para informar claramente y discutir sus conclusiones y el conocimiento y argumentos en los que se basan en diálogo con diferentes audiencias, y
• demostrar las habilidades requeridas para participar en trabajos de investigación y desarrollo o empleo autónomo en alguna otra capacidad calificada.

Juicio y enfoque

Para un Grado de Maestría (120 créditos) el estudiante deberá

• demostrar la capacidad de hacer evaluaciones en estadística informadas por cuestiones disciplinarias, sociales y éticas relevantes y también demostrar conciencia de los aspectos éticos de la investigación y el trabajo de desarrollo
• demostrar una visión de las posibilidades y limitaciones de la investigación, y especialmente de la investigación en estadística, su papel en la sociedad y la responsabilidad del individuo sobre cómo se utiliza, y
• demostrar la capacidad de identificar la necesidad personal de más conocimiento y asumir la responsabilidad de su aprendizaje continuo.

Objetivos locales

Al completar el programa, los estudiantes deberán ser capaces de:

• modelar volúmenes de información que son generados por sistemas grandes o complejos
• seleccionar un modelo adecuado en un contexto dado
• extraer y organizar grandes volúmenes de datos estructurados de manera compleja
• explorar, resumir y presentar grandes y complejos conjuntos de datos mediante instalaciones gráficas estáticas, interactivas y dinámicas
• utilizar software avanzado para analizar grandes o complejos volúmenes de datos
• implementar modelos adecuados para el análisis de datos, predicción y toma de decisiones en algún lenguaje de computadora
• combinar información de datos con otras fuentes de información previa para mejorar el rendimiento de inferencia y predicción
• dar ejemplos de áreas de aplicación donde se requiere modelar volúmenes de información que emergen de sistemas grandes o complejos.
• descubrir y verificar estadísticamente patrones y tendencias previamente desconocidos en los datos
• presentar una tesis escrita con un estudio teórico o aplicado de grandes o complejos sistemas o conjuntos de datos mediante métodos de estadística y aprendizaje automático.

Investigación

La División de Estadística y Aprendizaje Automático

Realizamos investigaciones en la intersección de Estadística/Ciencias de la Computación y albergamos; el programa de licenciatura en Estadística y análisis de datos, el programa de maestría internacional en Estadística y Minería de Datos, y los cursos de Aprendizaje Automático para ingenieros.

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Acerca de la Universidad de Linköping

La Universidad de Linköping nunca se conformará con lo que ha logrado.

En estrecha colaboración con el mundo empresarial y la sociedad, la Universidad de Linköping (LiU) lleva a cabo investigaciones de vanguardia y transdisciplinarias en campos como la ciencia de materiales, TI y audición. En el mismo espíritu, la universidad ofrece muchos programas educativos innovadores, muchos de ellos con un enfoque vocacional claro, que conducen a la calificación como, por ejemplo, médicos, maestros, economistas e ingenieros.

La universidad cuenta con 32,000 estudiantes y 4,000 empleados en cuatro campus. Juntos buscamos respuestas a las complejas preguntas que enfrentamos hoy. Nuestros estudiantes están entre los más deseables en el mercado laboral y los rankings internacionales colocan consistentemente a LiU como una universidad global líder.

LiU obtuvo el estatus de universidad en 1975 y la innovación es nuestra única tradición.

Historia de la Universidad de Linköping

En 1975 se fundó la sexta universidad de Suecia en Linköping. Desde entonces, la Universidad de Linköping (LiU) ha crecido considerablemente, expandiéndose a Norrköping y Estocolmo.

Linköping ha sido un importante centro de aprendizaje desde la época medieval, cuando la Catedral de Linköping ofrecía una escuela con amplios contactos internacionales y su propio salón de estudiantes en París. En 1627, la Escuela de la Catedral se convirtió en la tercera escuela secundaria superior en Suecia y en 1843 comenzó a operar un colegio para maestros de escuela primaria. En Norrköping, el Instituto Fröbel – el primer colegio de Suecia para la formación de maestros de preescolar – fue fundado en 1902.

De colegio universitario a universidad

Lo que más tarde se convertiría en la Universidad de Linköping comenzó a tomar forma a mediados de la década de 1960. La educación superior en Suecia estaba en expansión y en 1965 el Parlamento sueco decidió establecer una sucursal de la Universidad de Estocolmo, junto con un colegio universitario de ingeniería y medicina, en Linköping.

En el otoño de 1967, la sucursal de la Universidad de Estocolmo se mudó a locales en el centro de Linköping. Allí, los primeros estudiantes pudieron tomar cursos en humanidades, ciencias sociales y ciencias naturales. Dos años después, las unidades de ingeniería y medicina comenzaron a funcionar.

En 1970, la educación y la investigación comenzaron a trasladarse al recientemente construido Campus Valla, a poca distancia del centro de la ciudad. Los edificios A y B fueron los primeros en completarse. Ese mismo año, las diversas partes se fusionaron para formar el Colegio Universitario de Linköping, que incluía facultades de ingeniería, medicina y artes y ciencias.

El nuevo colegio universitario fue el primero en Suecia en ofrecer programas de estudio en Ingeniería Industrial y Gestión y Física Aplicada e Ingeniería Eléctrica, ambos comenzando en 1969. Unos años más tarde, en 1975, la Universidad de Linköping lanzó el primer programa de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Suecia.

1975 también fue el año en que el Colegio Universitario de Linköping se convirtió en la Universidad de Linköping, la sexta universidad en Suecia. De acuerdo con la reforma del sistema de educación superior sueco de 1977, la formación de maestros también se transfirió a la Universidad de Linköping.

Investigación interdisciplinaria y aprendizaje basado en problemas

La Universidad de Linköping siempre ha trabajado con innovación en educación e investigación. En 1980, el recién formado Departamento de Estudios Temáticos adoptó un enfoque que era nuevo en Suecia. La investigación se organizó en temas interdisciplinarios, como Tecnología y Cambio Social o Estudios de Agua y Medio Ambiente. Los científicos trabajaron a través de fronteras para resolver problemas complejos. LiU también fue la primera en Suecia en introducir escuelas de investigación de posgrado para diferentes temas. El modelo se extendió más tarde a otras partes de la universidad y se convirtió en un éxito nacional.

La nueva Facultad de Ciencias de la Salud (Hälsouniversitetet), formada en 1986, combinó educación financiada por el gobierno y regionalmente. Introdujo una metodología radicalmente cambiada, siendo la primera en Suecia en utilizar el aprendizaje basado en problemas, PBL. Más tarde, LiU se convirtió en la primera universidad en el mundo en permitir que estudiantes de diferentes programas de ciencias de la salud trataran a pacientes reales en una sala de entrenamiento gestionada por estudiantes.

Expansión a Norrköping – y Estocolmo

Un hito significativo en la historia de la Universidad fue la apertura del Campus Norrköping en 1997. Algunos programas habían operado anteriormente desde Norrköping, pero el número de estudiantes creció drásticamente en línea con los esfuerzos del gobierno para expandir la educación superior. Fábricas históricas en el antiguo distrito industrial se llenaron nuevamente de vida, ya que estaban llenas de aulas, laboratorios, cafés, una biblioteca y, por supuesto, estudiantes.

La Universidad de Linköping también se expandió a Estocolmo cuando la reputada Escuela de Muebles Carl Malmsten buscó un socio colaborador del sector académico. Los programas de diseño de muebles y artesanía de Malmsten se convirtieron en parte de LiU en 2000. Después de casi 60 años en Södermalm en el centro de Estocolmo, Malmsten se mudó a nuevas instalaciones en la isla de Lidingö en el otoño de 2009. LiU obtuvo su cuarto campus.

Buro Millennial / Pexels

LiU en cifras

Algunas cifras importantes para la Universidad de Linköping.

Educación

• 32,000 estudiantes (equivalentes a tiempo completo 17,907)
• 21,400 en el Campus Valla
• 5,500 en el Campus Norrköping
• 3,900 en el Campus del Hospital Universitario (US)
• 2,100 estudiantes a distancia y estudiantes en otras ubicaciones, incluido el Campus Lidingö

(Algunos estudiantes toman cursos en más de un campus.)

• 120 programas de estudio, de los cuales 27 son programas internacionales en inglés
• 550 cursos de asignaturas individuales
• Acuerdos de intercambio con 400 universidades en 50 países
• 2,400 estudiantes internacionales
• 2,200 títulos de primer ciclo
• 2,700 títulos de segundo ciclo

Investigación y formación científica

• 300 profesores
• 1,200 estudiantes de doctorado
• 40 títulos de licenciado
• 140 títulos de doctorado

Personal

• 4,000 empleados (equivalentes a tiempo completo 3,156)