طرق علوم البيانات الكمية - الطب النفسي، الاقتصاد القياسي والتعلم الآلي ( في جامعة توبنغن

نبذة

يشجع برنامج QDS Master على التركيز على البحث وتطوير الأساليب. فهو يعمل على توسيع المعرفة المنهجية والتقنية وتعميقها، وتمكين الخريجين من إجراء البحوث الأكاديمية، وتوفير الأساس للتقدم في هذا المجال، وإعداد الخريجين لدراسات الدكتوراه اللاحقة. برنامج QDS Master هو برنامج منهجي يغطي مجموعة واسعة من المواضيع، من المهارات الأساسية في الإحصاء ومعالجة البيانات إلى الأساليب المتقدمة لتحليل البيانات الحديثة باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب. لا يستطيع الخريجون تطبيق هذه الأساليب فحسب، بل يمكنهم أيضًا تقييمها وتطويرها بالإضافة إلى تناول التطورات البحثية الجديدة بسرعة في مجالات الاهتمام الثلاثة (القياسات النفسية والاقتصاد القياسي والتعلم الآلي). ومن خلال التخصصات الاختيارية، يمكن اكتساب المزيد من الخبرة في المجالات ذات الصلة. أسس يغطي هذا المجال الوحدات الإحصائية والفنية العامة. اعتمادًا على المتطلبات الأساسية التي تم تغطيتها في برنامج الشهادة السابق للطالب، توفر هذه المنطقة فرصة للحاق بالركب. ولهذا الغرض، يمكن تقديم مجموعات وحدات مخصصة، مع التركيز على موضوعات مثل الإحصاء ونظرية الاحتمالات أو على تقنيات مثل البرمجة. في QDS-FO، يجب الحصول على 12 نقطة ECTS على الأقل. يوصى بتغطية هذا المجال خلال الفصلين الأولين من البرنامج. القياسات النفسية في القياسات النفسية وعلم النفس الرياضي، يتعلم الطلاب عن الأساليب النموذجية المستخدمة في هذه المجالات، مثل نمذجة المتغير الكامن (شبه البارامترية)، ونمذجة الاستجابة للعناصر، والنمذجة الطولية الديناميكية، والإحصاءات البايزية، ونظرية مساحة المعرفة، ونماذج صنع القرار، وما إلى ذلك. يتعلم الطلاب للتفكير بشكل نقدي في أي افتراضات إشكالية للطرق ومعرفة حدودها. الاقتصاد القياسي في هذا المجال، يتم تقديم الأساليب الكمية المستخدمة في الاقتصاد القياسي. يتسم برنامج الدراسة في هذا المجال بالمرونة، ولكن يجب حضور إما تحليل السلاسل الزمنية المتقدمة أو الاقتصاد القياسي الجزئي المتقدم. التعلم الالي يقدم مجال التعلم الآلي المفاهيم الأساسية للمجال. أخلاقيات البيانات يؤثر الاستخدام المتزايد للبيانات والتطبيقات المعتمدة على البيانات على حياتنا اليومية، على سبيل المثال، في عمليات صنع القرار. وبالتالي، فإن المناقشة الأخلاقية حول الاستخدام المسؤول للبيانات ذات أهمية متزايدة. ومن خلال الأحداث التكميلية المناسبة وبرنامج متنوع من الندوات، سيتمكن الخريجون من عكس التعامل الأخلاقي والمعنوي مع المواضيع الحالية لعلم البيانات. ندوة المشروع ستشمل ندوة المشروع كل طالب يقوم بمشروعه البحثي الخاص. يعمل هذا المشروع على تعميق المعرفة النظرية والعملية في مجال معين ويمكن تنفيذه في أي من التخصصات الأساسية. يمكن إدراج موضوع المشروع البحثي في مجالات التخصص الاختيارية. يمكن إكمال ندوة المشروع كمجموعة. يمكن البحث في الموضوع بالاشتراك مع المجموعات البحثية في الجامعة.

المتطلبات

شروط القبول

درجة البكالوريوس أو ما يعادلها في مجال يتضمن تركيزًا رياضيًا أو إحصائيًا (الرياضيات، البيانات/علوم الكمبيوتر، الفيزياء، الاقتصاد، علم النفس الكمي، والمجالات ذات الصلة) بتقدير إجمالي أفضل من 2.5 (وهذا يشير إلى النظام الألماني) حيث 1.0 هي الأعلى. للاستفسارات المتعلقة بمعادلة المؤهلات غير الألمانية، يرجى الاتصال بمستشار البرنامج.) يجب أن تتضمن الطلبات دليلاً على الكفاءة في المجالات التالية: حساب التفاضل والتكامل أحادي الأبعاد ومتعدد الأبعاد، والجبر الخطي، وإما الإحصاء أو نظرية الاحتمالات. خلفية قوية في الرياضيات والإحصاء ونظرية الاحتمالات مطلوب المعرفة الأساسية / الأولى في البرمجة والخوارزميات وبنية البيانات.