Tillfället ingår inte i den aktuella katalogen. Uppgifterna är bevarade från en tidigare publicering. Kontrollera aktuellt utbud hos anordnaren.
Linköping University
Statistics and Machine Learning, Master's Programme - Second admission round (open only for Swedish/EU students)
Unleash the power of data and statistics to make the right decisions happen. The rapid development of information technologies has overwhelmed society with enormous volumes of information generated by large or complex systems from telecommunications, robotics, medicine, business and many other fields. This master’…
- Högskoleutbildning
- Uppgift saknas
- 24 augusti 2026
- Uppgift saknas
- Uppgift saknas
- 100 %
Översikt
Unleash the power of data and statistics to make the right decisions happen. The rapid development of information technologies has overwhelmed society with enormous volumes of information generated by large or complex systems from telecommunications, robotics, medicine, business and many other fields. This master’s programme meets the challenges of learning from these complex volumes by means of models and algorithms from machine learning, data mining and other computer-intensive statistical methods. By joining us, you will increase the efficiency and productivity of the systems and make them smarter and more autonomous. We integrate statistical modelling and analysis with machine learning, data mining and data management to give you unique skills. The programme focusses on modern methods from machine learning and database management that use the power of statistics to build efficient models and make reliable predictions and optimal decisions. You will gain deep theoretical knowledge as well as practical experience from extensive amounts of laboratory work. Depending on your interests, you will work towards your thesis at a company, a governmental institution or a research unit at LiU. There you can apply your knowledge to a real problem and meet people who use advanced data analytics in practice or you can go deeper into the research. There is a rapidly increasing demand for specialists who are able to exploit the new wealth of information in large and complex systems. Business, telecommunications, IT and medicine are just a few examples of areas where you will be wanted for advanced analytical positions. You will also be well prepared for an academic career, should you choose to continue into research and pursue PhD studies.
Antagningspoäng
Behörighet
Bachelor's degree equivalent to a Swedish Kandidatexamen in one of the following subject areas: -statistics -mathematics -applied mathematics -computer science -engineering or a similar degree Completed courses with passing grade in following subjects: - calculus - linear algebra - statistics - programming English corresponding to the level of English in Swedish upper secondary education (Engelska 6 or Engelska nivå 2) Exemption from Swedish
Texten återges från Susa-underlaget. Antagningsdata gör ingen egen mappning mellan GY11 och GY25 och bedömer inte personlig behörighet.
Källa, mått och datakvalitet
- Källa
- Skolverket Susa-navet
- Period
- 2026-08-24
- Mått
- Behörighetstext återgiven från publicerat Susa-underlag; ingen personlig behörighetsbedömning.
- Population
- Utbildningstillfälle e.uoh.liu.f7mml.90006.20262
- Senaste kontroll
- 2026-09-23T10:38:02.783888+00:00
- Begränsning
- GY11 och GY25 mappas inte av Antagningsdata. Grundläggande och särskilda villkor separeras inte utan strukturerat underlag.
Utbildningens innehåll
Studiernas upplägg
Ansökan och viktiga datum
- Utbildningen startar
- Utbildningen slutar
Lön och lönefördelning
Vanliga yrken efter utbildningen
Studenterna
Geografisk bakgrund
Tidigare gymnasieskolor och program
Genomströmning och utfall
Om anordnaren
Linköping University
Anordnare för det publicerade utbildningstillfället.
Källor och datakvalitet
Utbildningsfakta för valt tillfälle kommer från Skolverket Susa-navet.
Hämtad . Publicerad . Tider visas i svensk tid.
Källidentitet och publiceringsversion
- Publiceringsversion
- 8e217193-f5fa-4778-b085-a4521fd03e8d
- Utbildningsidentitet hos källan
- i.uoh.liu.f7mml.90006.20262
- Tillfällesidentitet hos källan
- e.uoh.liu.f7mml.90006.20262
- Utbildningsformens källkod
- HS
- Utbildningskod hos källan
- F7MML
- Ändringstid enligt källan
- 2025-11-14T09:26:15
Anordnare, utbildning och utbildningstillfälle är separata identiteter. Uppgifter om ansökan bör kontrolleras på den officiella webbplatsen. Kompletterande statistik har inte hämtats från denna källa.