Central European University (CEU)
Mestrado em Ciência de Dados Sociais (2 anos)Vienna, Austria
DURAÇÃO
2 Years
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Período integral
PRAZO DE INSCRIÇÃO
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DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
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TAXAS DO PROGRAMA
EUR 12.000 / per year *
FORMATO DE ESTUDO
No campus
* pagável em uma ou duas parcelas, a parcela inicial não reembolsável da mensalidade (€ 500 EUR) é paga para confirmar a sua aceitação da nossa oferta de admissão e é creditada na 1ª parcela da mensalidade no ano 1
Introdução
O programa de mestrado em Ciência de Dados Sociais é um programa de pesquisa multidisciplinar em tempo integral de dois anos. O programa oferece treinamento avançado de três maneiras: por meio de treinamento metodológico em Ciência de Dados, os alunos aprenderão as ferramentas matemáticas, estatísticas e computacionais básicas e avançadas para coletar, selecionar, gerenciar e analisar conjuntos massivos de dados de ações e interações humanas. Ao mesmo tempo, trabalhando entre disciplinas, eles obterão uma visão geral do panorama de aplicação desses métodos em diversas disciplinas das ciências sociais e um conhecimento aprofundado sobre questões disciplinares mais próximas de seu interesse.
Os alunos serão confrontados com oportunidades e desafios de última geração das tecnologias de Big Data, o que os ajudará a desenvolver um pensamento reflexivo e crítico sobre essas tecnologias e o seu papel na formação do comportamento humano e dos fenómenos sociais. No final da formação, serão capazes de conceber projetos baseados em dados e experiências sociais digitais para medir, interpretar, modelar e compreender fenómenos sociais, como desigualdades e segregação, migração, corrupção, questões de género, populismo, notícias falsas. , problemas ambientais e as consequências sociais da inteligência artificial. Os graduados estarão bem equipados para participar de equipes interdisciplinares que trabalham em problemas sociais com métodos computacionais na academia, no setor público, em organizações cívicas e na indústria.
Os alunos serão selecionados em um processo de duas etapas, com pré-seleção pelos organizadores do programa, seguida de triagem pela comissão de seleção. Os candidatos devem passar em um exame BMat e enviar uma declaração de propósito. No primeiro ano, o programa começa com um boot camp diversificado para harmonizar as competências matemáticas e de programação do grupo e identificar possíveis fragilidades nas formações em ciências sociais, para que os alunos tomem consciência daquilo em que devem concentrar-se ao longo do ano.
Os cursos do programa de mestrado estão organizados em três módulos principais: Métodos Fundamentais de Ciência de Dados, Métodos e Conceitos Avançados e Especialização. Durante o programa, os alunos poderão seguir o curso acadêmico ou de Ciência de Dados Sociais Aplicados, treinando-os para diferentes planos de carreira de acordo. Embora os cursos obrigatórios básicos se sobreponham entre essas modalidades, a estrutura modular oferece opções flexíveis de disciplinas eletivas para alunos que poderão se especializar de acordo com seus interesses. Cada aluno fará um estágio de pesquisa no final do primeiro ano e concluirá um projeto final para obter o diploma. Os objetivos desses projetos são aplicar conhecimento e pesquisa em um novo ambiente, ganhar experiência e construir conexões em um grupo de pesquisa acadêmica ou em uma empresa orientada a dados.
Os graduados representarão uma nova geração de cientistas, empreendedores e formuladores de políticas com conhecimento sobre as questões fundamentais e métodos de ponta em ciência de dados, com sensibilidade simultânea para questões socialmente relevantes. O programa irá ajudá-los a desenvolver um pensamento independente e crítico e competências práticas para resolver problemas sociais reais, como desigualdades e segregação, migração, corrupção, populismo, notícias falsas, problemas ambientais e as consequências sociais da Inteligência Artificial.
Como a Internet muda a sociedade? Como acompanhar, prever e controlar a propagação de uma pandemia? Como conseguir uma maior participação das pessoas nos processos de tomada de decisão utilizando as novas tecnologias?
A nossa era digital no século XXI exige um raciocínio baseado em dados para responder a estes e a outros novos desafios sociais, organizacionais e ambientais semelhantes. Em resposta, o programa MS em Ciência de Dados Sociais visa educar uma nova geração de especialistas em ciência de dados, empreendedores e decisores políticos com uma forte afinidade com as ciências sociais, que possam compreender as sociedades digitais e serão capazes de moldar o seu futuro.
Por que MS em SDS no CEU?
- Programa de ciência de dados em inglês com foco em ciências sociais
- Graduação com reconhecimento global credenciada na Áustria e nos EUA
- Especializações em quatro áreas interdisciplinares
- Diploma de alta qualidade, mas acessível
- Desenvolvemos graduados empregáveis: o CEU é perfeito se você deseja aprimorar suas habilidades de empregabilidade e seguir uma carreira significativa com um propósito mais profundo
Credenciamento/Registro do Programa
- O programa foi aprovado e registrado pelo Departamento de Educação do Estado de Nova York
- Programa credenciado pela Agência de Garantia de Qualidade e Credenciamento da Áustria (AQ-Áustria)
Admissões
Bolsas de estudo e financiamento
Aos mestrandos concedemos auxílio financeiro com base no mérito acadêmico. Você pode solicitar apoio financeiro para estudos de mestrado na seção Financiamento do Formulário de Inscrição Online.
Currículo
Programas de 1 ano e 2 anos
Adaptados às ambições únicas de um aluno, oferecemos programas de 1 e 2 anos em tempo integral, ambos credenciados na Áustria e nos EUA. O programa de 2 anos oferece o treinamento completo do programa de mestrado (120 ECTS, 60 créditos) em Ciência de Dados Sociais com especializações em diversas áreas das ciências sociais, e o programa de 1 ano (60 ECTS, 30 créditos) baseia-se na formação prévia em ciência de dados durante um programa de graduação ou pós-graduação e oferece treinamento focado nas áreas de especialização.
Ano 1
Bootcamp
- Concepções de Dinâmica Social (ECTS 0)
- Introdução à Ciência da Computação (ECTS 0)
- Pré-sessão de Matemática (ECTS 0)
Métodos Fundamentais de Ciência de Dados
- Estatística Aplicada (ECTS 4)
- Análise de dados em Python (ECTS 4)
- Aprendizado de Máquina 1 (ECTS 4)
- Mineração de Dados Sociais (ECTS 4)
Especialização
- Debates e Contradições na Ciência de Dados Sociais (ECTS 4)
- Redes Sociais 1 (ECTS 4)
- Curso da lista de cursos de especialização (ECTS 4)
Métodos e conceitos avançados
- Tópicos de Ciência de Dados Sociais (ECTS 4)
- Métodos de recolha de dados digitais: (ECTS 4)
- Oportunidades e Riscos (ECTS 4)
- Visualização de Dados (ECTS 4)
Escrita acadêmica
- Redação Acadêmica para Mestrado em Ciência de Dados Sociais (ECTS 4)
Cursos opcionais
- Curso eletivo gratuito de nível MS de qualquer programa do CEU PU (ECTS 4)
Projeto 1
- Estágio de Investigação (ECTS 4)
Ano 2
Métodos Fundamentais de Ciência de Dados
- Disciplina da lista de disciplinas optativas obrigatórias do módulo (ECTS 4)
Especialização
- Curso da lista de cursos de especialização (ECTS 4)
- Curso da lista de cursos de especialização (ECTS 4)
Métodos e conceitos avançados
- Ciência de Redes (ECTS 4)
- Ética do Big Data (ECTS 4)
- Disciplina da lista de disciplinas optativas obrigatórias do módulo (ECTS 4)
- Disciplina da lista de disciplinas optativas obrigatórias do módulo (ECTS 4)
Cursos opcionais
- Curso eletivo gratuito de nível MS de qualquer programa do CEU PU (ECTS 4)
- Curso eletivo gratuito de nível MS de qualquer programa do CEU PU (ECTS 4)
Seminário
- Curso de seminário de investigação (ECTS 4)
- Curso de seminário de tese (ECTS 4)
Projeto 2
- Projeto Capstone 1 (ECTS 4)
- Projeto Capstone 2 (ECTS 4)
Resultado do programa
O programa SDS MSc fornecerá dois cursos para os alunos participantes: i) acadêmico e ii) treinamento aplicado em ciência de dados sociais com diferentes ênfases em habilidades acadêmicas e práticas. O programa fornecerá os seguintes conhecimentos, habilidades e competências.
Os alunos adquirirão conhecimentos
- De um arsenal de ferramentas de abordagens quantitativas e baseadas em dados para estudar fenômenos sociais;
- Da justiça e dos preconceitos dos métodos da ciência de dados sociais;
- Do Marco Legal e Ético de Coleta e Análise de Dados em Ciências Sociais, Incluindo Especificidades do Big Data;
- Sobre os principais conceitos, ideias e desafios em pelo menos um campo das ciências sociais, bem como os importantes métodos quantitativos e qualitativos especiais;
- Das novas possibilidades que os tipos de Big Data socialmente relacionados permitem para o estudo de problemas contemporâneos em pesquisas empresariais e acadêmicas;
- Identificar o potencial social e os desafios de trabalhar com Big Data.
Os alunos serão equipados com habilidades sobre como
- Compreender e modelar sistemas complexos, em rede, dinâmicos, sociais, econômicos, políticos, tecnológicos e ecológicos;
- Aplicar uma visão crítica e reflexiva sobre as vantagens e perigos das metodologias baseadas em dados em aplicações do mundo real, observando e prevendo o comportamento humano.
- Domine a linguagem de programação de última geração para coleta, curadoria, processamento, preparação e análise de dados;
- Empregar ferramentas de ciência de dados de última geração, incluindo métodos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, mineração de web, análise de rede, visualização, análise espacial, processamento de linguagem natural, etc., para a análise de problemas sociais e organizacionais;
- Coletar dados de várias maneiras usando métodos de rastreamento, monitoramento, rastreamento ou coleta de dados transacionais ou experimentos sociais;
- Analise dados de vários tipos, registrando informações temporais, espaciais, relacionais, de recursos, etc.
- Projete experimentos sociais online ou digitais, execute, meça e interprete seus resultados
- Identificar padrões de correlação e relações causais em dados sociais e construir modelos preditivos usando conjuntos de dados comportamentais humanos;
- Combine métodos empíricos quantitativos e qualitativos das ciências sociais, incluindo análise estatística, métodos digitais e métodos experimentais com ferramentas de Ciência de Dados para analisar problemas sociais e organizacionais;
- Comunicar com investigadores tanto em ciências sociais como em ciência de dados;
- Comunique conhecimento baseado em pesquisa por escrito, visualização e apresentação verbal.
Ao final do programa, os alunos serão competentes em
- Planear e concluir estudos/exame/investigação em ciência de dados sociais de fenómenos sociais em vários campos das ciências sociais;
- Gerir os aspectos éticos da recolha e tratamento de dados pessoais, bem como tomar decisões com base nos dados;
- Participar e coordenar a cooperação em equipas interdisciplinares com pessoas de outras áreas e tradições científicas para trabalhar em problemas de investigação da ciência de dados sociais;
- Assumir de forma independente a responsabilidade por maior desenvolvimento científico pessoal e especialização nos setores acadêmico e privado ou governança e ONGs.
Embora todas essas habilidades sejam importantes para uma carreira de sucesso na academia ou na indústria de dados, os resultados da aprendizagem diferenciarão os dois caminhos. Será dada maior ênfase às questões fundamentais e às aplicações das ciências sociais para os alunos no percurso académico, enquanto a formação dos alunos no percurso da ciência de dados sociais aplicada se concentrará mais nas ferramentas metodológicas e nas aplicações do mundo real.
Oportunidades de Carreira
Desenvolva as melhores habilidades para acelerar sua carreira
No programa de dois anos, você dominará habilidades computacionais de última geração para coleta, curadoria, processamento, preparação e análise de dados. Você desenvolverá um alto nível de proficiência em métodos de estatística aplicada, aprendizado de máquina, mineração na web, análise de rede, visualização, análise espacial, processamento de linguagem natural e muito mais. Os programas de 1 e 2 anos desenvolverão suas habilidades por meio de especializações para compreender e modelar sistemas complexos, em rede, dinâmicos, sociais, econômicos, políticos, tecnológicos ou ecológicos, com uma reflexão crítica sobre as vantagens e perigos das metodologias baseadas em dados.