此前我已经讨论了数据科学和大数据分析中的最佳硕士课程美国和加拿大.在流行的需求上，我将讨论并提供简要的概述欧洲最好的数据科学、大数据和商业分析硕士课程.欧洲是从欧洲的观点来看教育质量这个课程的灵活性,实践和研究方向,行业联系,流动性（跨国学习机会）.

在欧洲，在数据科学和数据分析领域有数百个优秀的项目。因此，我将在两篇文章中介绍它们。然而，在浏览大学列表之前，让我们花点时间来看看几个重要方面。

为什么我们需要数据科学家和数据分析师？

正如我们现在所知道的那样，大数据一直在影响企业（和人类生活），因为少数技术或趋势已经这样做。大数据被描述为结构和非结构化的大量数据。它是一种数据，其规模，变化和复杂性需要新的技术，算法和分析来管理它并从中提取隐藏的知识和价值。使用大数据正成为领先公司胜过竞争对手的重要途径。

我们所有人都被大量的数据所包围。利用这些海量数据需要复杂的数学和基于计算机的技术来提取相关信息。如今，企业在招聘“数据科学家”方面面临越来越大的困难，这些人能够理解这些问题，并为他们的发展管理这一战略问题。大数据是一个横向问题，影响着许多经济领域:零售、公共服务、高科技产业、旅行,银行及金融业或是随着个性化医疗的出现而出现的生物医学领域。

成为数据科学家和数据分析师所需的知识和技术技能

基本工具的工作知识统计数据这是必要的。与统计密切相关，机器学习是数据科学的基础之一。一个熟练的数据科学家应该知道监督学习和非监督学习的区别，过度学习的概念，以及交叉验证交叉。此外，良好的经典算法知识-决策树，支持向量机，神经网络也是必不可少的。

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接下来，您需要了解开发和计算机体系结构。数据科学家必须能够开发并独立测试和验证模型。因此,掌握一脚本语言例如Python和/或R是绝对必要的。最重要的是，数据科学家需要获取熟练使用存储和数据处理工具：如何操纵关系数据管理系统（SQL）或非关系（如Cassandra或Mongodb等NoSQL技术），了解新的分布式和并行计算技术：MapReduce，Hadoop生态系统（Hive，Pig等），并行计算或在内存（火花）或索引（弹性型搜索）中。

最后但是同样重要的;您需要商业敏锐，或技术术语 -商业智能也是为了成为一名成功的数据科学家。商业智能(BI)涉及运营的所有组件;从收集数据到访问数据的时间。BI处理将原始数据转换为用于分析目的的有用见解。分析是对BI提供的数据进行处理，以产生有意义的见解，以推动决策和产生收入(或影响)。阅读更多关于业务分析与商业智能.

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大数据，数据科学与商业分析中的最佳硕士课程

第一部分:大学1 - 12

经过评估，我选择了这些项目课程内容,跨学科性质,部门简介,行业联系,研究活动,跨国性质,其他网站上的节目评论(kd掘金，AnalyticsVidhya, Masters Portal, Quora)工作前景. 此外，我只列出了那些完全是教英语.

苏黎世ETH数据科学理学硕士

这是一个专业的数据科学硕士项目，结合了理论基础和实际应用。对于那些希望在银行、保险、生物技术、医药、环境、电信等行业成为数据科学家的人来说，这是最好的项目之一。该项目为期2年，由数学系、计算机科学系、信息技术系和电气工程系联合提供。

该课程将帮助学生从大量原始数据中提取相关信息，并使计算机能够做出智能决策。阅读更多关于Eth苏黎世的数据科学中的MSC.

通过关于数据科学和分析的招生专家预订1：1次会议

慕尼黑工业大学数据工程与分析理学硕士和数据科学数学硕士

数据工程和分析计划涉及大数据的最新发展和趋势。硕士课程专门解决三个关键问题——以可行且经济的方式创建和存储大型数据集、多核系统的技术进步、云计算和相关技术以及各种数据源（商业、社交媒体、智能设备等）。该课程分为三个研究领域：数据分析、数据工程与分析和数据工程，涵盖处理超大数据集的基本方法和实用技术。阅读更多关于数据工程和分析程序.

“数据科学中的数学”计划并行运行，共享大数据的信息学和数学方面的核心基础。这两个项目都旨在收集、建模、存储、处理和评估超大（如社交媒体）、快速变化（如传感器数据）和复杂（如生态系统）数据集。

这个数据科学中的数学项目重点关注复杂现象（如客户行为、经济趋势和医疗数据）的计算、模拟和预测，以及对这些数据的复杂解释，这需要复杂的数学模型。

本课程侧重于统计学、机器学习、优化和数据表示理论的方法和算法。这是针对那些希望接受高调数学教育的学生，重点是新兴的大数据领域。

学生将深入了解数据编辑和数据分析的详细复杂技术，如何使复杂模型适应具体问题，如何组合和重新开发这些模型，从而得出预测和分类模型。

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Erasmus Mundus数据挖掘和知识管理硕士

这是一个顶尖的以研究为导向的硕士课程，由一个学术联盟提供6所大学–

·Pierre et Marie Curie大学 - 巴黎6

·里昂卢米埃大学2

·Polytech'Nantes - Écoled'Ingénieursde l'Universitédenantes

·WateritaTea Politehnica Din Bucureesti

·东方皮埃蒙特大学“阿梅迪奥·阿伏加德罗”

·Universitat Politècnica de Catalunya - Barcelona Tech

硕士课程旨在培训专业研究人员、专业人员和管理人员，使他们能够从数据库和网络中记录的信息中提取隐藏的知识。第一学期用于基础培训，而以下两个学期用于在六个可用专业中获得两个专业：

·e - science

·数据挖掘与复杂系统建模及其在社会科学中的应用

·知识和决定

·统计建模和数据挖掘

·语义网

·关系数据挖掘

第四学期是在实验室或公司里详细阐述论文。与领先实验室和大公司签订的合作协议网络，学生可在最后一学期进行实习，该网络将为DMKM EMMC学位持有人提供高科技行业、商业智能公司、银行和金融领域的多重就业机会，或者研究和学术环境。

该项目提供英语，并提供语言课程，以确保学生融入东道国的社会文化环境，并为就业机会和流动性做好准备。阅读更多关于Erasmus Mundus数据挖掘和知识管理硕士程序。

EIT ICT数据科学硕士课程

数据科学硕士提供一个独特的两年学术项目，学生在两所不同的欧洲领先大学学习数据科学、创新和企业家精神。参与的大学有埃因霍温理工大学、索菲娅-安提波利斯大学、马德里大学、斯德哥尔摩大学、柏林理工大学和波兰大陆大学。

学生在可扩展的数据收集技术和数据分析方法方面获得深入的技术技能。他们学习如何使用和开发一套解决数据捕获、处理、存储、传输、分析、可视化和相关概念(例如，数据访问、数据定价和数据隐私)的工具和技术。

与此同时，他们还通过学习如何将创新引入市场和开发成功的商业模式来获得广泛的商业技能。这些额外的创业技能将为学生提供成功职业生涯的门票。

这是一个独特的项目，学生在EIT数字在欧洲的两个热点地区的“入门”大学和“退出”大学学习一年。完成课程后，毕业生将获得两所大学的学位和欧洲创新与技术研究所颁发的证书。阅读更多关于EIT Digital数据科学硕士.

Erasmus Mundus大数据管理和分析联合硕士

早些时候，该项目被称为IT4BI（商业智能信息技术）。该项目有利于将学生整合到商业智能（BI）和大数据（BD）领域的专家和研究人员网络中。该课程由布鲁塞尔自由大学（ULB）联合提供在比利时，西班牙的加泰罗尼亚政治大学（UPC）、德国的柏林理工大学（TUB）、荷兰的埃因霍温理工大学（TU/e）和法国的拉伯雷大学（UFRT）。

该联盟将使毕业生不仅通过与行业需求的紧密联系来应对当今的职业挑战，而且通过与研究人员和创新者的密切联系，使他们能够继续攻读博士学位。

ULB的第一学期将向学生介绍核心BI概念，如传统数据管理、业务流程管理和数据分析。UPC的第二学期涵盖BD基础知识：处理卷的分布式管理、处理多样性的语义管理以及处理速度的基于流的分布式管理。

第二年更侧重于商业和创业方面。TUB的“大规模数据分析”专业专注于大型异构数据的数据分析，同时也专注于快速、高通量数据的数据分析，即主要处理容量、速度和多样性。TU/e的“业务流程分析”专业为数据挖掘和业务流程建模与分析提供了桥梁，即主要处理可变性和价值。UFRT的“内容和使用分析”专业专注于异构数据分析的准确性，主要处理价值、可变性和准确性。

了解更多关于大数据管理和分析程序。