Математика — язык науки и основа современных технологий. Европейские университеты предлагают строгие программы по чистой математике, прикладной математике, статистике и стремительно развивающейся области науки о данных. От криптографии до машинного обучения — математические навыки востребованы во всех отраслях.
Избранные программы Математика и Data Science в Европе
Подборка программ по всей Европе — изучите подробности, стоимость и требования.
Statistical Sciences
University of Bologna Bologna, Italy
Statistical Sciences University of Bologna
Visit Program WebsiteMathematics
Brandenburg University of Technology (BTU) Senftenberg, Germany
Mathematics Brandenburg University of Technology (BTU)
Visit Program WebsiteEconomics
NOVA School of Business and Economics Lisbon, Portugal
Economics NOVA School of Business and Economics
Visit Program WebsiteStatistical Sciences - Data, models, and forecasts
University of Bologna Bologna, Italy
Statistical Sciences - Data, models, and forecasts University of Bologna
Visit Program WebsiteПочему стоит изучать Математика и Data Science в Европе?
Богатые математические традиции — родина Гаусса, Эйлера и многих лауреатов премии Филдса
Прочная теоретическая база в сочетании с практическим применением
Растущая экосистема исследований в области науки о данных и искусственного интеллекта
Отличные перспективы трудоустройства для специалистов с математическими знаниями в сфере технологий и финансов
Широкий выбор специализированных программ в таких перспективных областях, как машинное обучение
Популярные специализации
Направления в рамках Математика и Data Science
Требования для поступления
Что нужно для подачи заявки
Программы бакалавриата
- Аттестат о среднем образовании с отличными оценками по математике
- Курсы углублённой математики на максимально доступном уровне
- Развитые навыки логического мышления и решения задач
- Подтверждение знания английского языка для программ на английском
- Ряд программ требует вступительных испытаний
Программы магистратуры
- Диплом бакалавра по математике, статистике, информатике или смежной количественной области
- Прочная математическая база (математический анализ, линейная алгебра, математический анализ)
- Опыт программирования для направлений по науке о данных
- Подтверждение знания английского языка (IELTS 6.5+ или эквивалент)
- Рекомендательные письма
- Мотивационное эссе
Что вы будете изучать
Типичные учебный план и курсы
Анализ, алгебра и топология (направление чистой математики)
Теория вероятностей и статистический вывод
Программирование и вычислительные методы
Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
Оптимизация и исследование операций
Специализированные курсы по выбранному направлению
Исследовательский проект или дипломная работа
Как подготовиться
Советы по укреплению заявки
Закладывайте прочную базу по математическому анализу, линейной алгебре и написанию доказательств
Изучайте языки программирования (Python, R, SQL)
Решайте задачи математических олимпиад
Работайте над проектами по анализу данных на реальных наборах данных
Досконально изучите теорию вероятностей и статистику
Развивайте математическую зрелость через строгие учебные курсы
Исследуйте приложения в областях, представляющих интерес
Карьерные пути
Куда может привести диплом по Математика и Data Science
Специалист по данным
Извлечение ценных выводов из данных с помощью статистических методов и машинного обучения
Количественный аналитик
Разработка математических моделей для финансовой сферы
Инженер по машинному обучению
Создание и внедрение систем машинного обучения
Актуарий
Оценка рисков в страховании и финансах
Учёный-математик
Развитие математических знаний в академической среде
Статистик
Разработка исследований и анализ данных в различных отраслях
Аналитик по исследованию операций
Оптимизация бизнес-процессов и логистики
Криптограф
Разработка защищённых систем связи

Найдите свою идеальную программу по Математика и Data Science
Расскажите Леонардо, что вы ищете, и получите персональные рекомендации за секунды.
Попробуйте спросить:
Изучить другие направления
Не совсем то? Откройте больше областей знаний

























