Бакалавър по приложна наука на данни (онлайн и на място)
Noroff School of Technology and Digital Media
Ключова информация
Местоположение на кампуса
Kristiansand, Норвегия
Езикознание
Английски език
Формат на обучение
Дистанционно обучение, На територията на колежа
Продължителност
3 години
Темпо на обучение
Редовно обучение
Такси за обучение
EUR 25 680 / per semester *
Крайна дата за записване
Запитване на информация
Най-ранна начална дата
Запитване на информация
* цена онлайн: 4.280 евро на семестър, 150 евро - такса за прием; цена в кампуса: 5 730 евро на семестър, 150 евро - такса за прием
Стипендии
Разгледайте възможностите за стипендии, за да помогнете за финансирането на вашето обучение
Представление
ИТ образованието, съсредоточено върху нарастващата глобална нужда от анализи на големи данни. Applied Data Science ви научава на научни методи за работа с данни по практичен и уместен начин.
В експлозия на данни
Ние живеем в ерата на данните! Данните идват отвсякъде - публикации в сайтове за социални медии, онлайн продажби, климатични и трафикови сензори, GPS устройства, мобилни системи, транспортни мрежи, индустриални системи, здравеопазване и Интернет на нещата. Данните се генерират с постоянно ускоряваща се скорост както от хора, така и от машини. IBM изчислява, че всеки ден се генерират 2,5 квинтилионни байта, като 90% от съществуващите данни са създадени само през последните две години.
Възходът на Big Data и наличието на многобройни, разнообразни специализирани набори от данни означава, че експертите по данни са необходими за работа във всички предметни области, включително науката, индустрията и правителството, работещи през целия жизнен цикъл на данните, от придобиване, почистване и проучване за анализ, визуализация и комуникация. Това е домейнът на Data Scientist.
По време на бакалавърската програма студентите ще научат теоретичните основи, необходими за работа в тази област, както и практическото приложение на инструменти и техники, използвани в областта на науката за данни. Това включва управление на данни, анализа и визуализация, разработка и внедряване на софтуер, математически и статистически анализ и изкуствен интелект и машинно обучение.
Информация за програмата
Следващо стартиране:
- 10 август 2020 г.
Кампус:
- Кристиансанд
- Онлайн изследвания
Продължителност:
- 3 години
Език на програмата:
- Английски
Структура на програмата
Първата година на програмата е разработена с цел да се развие широчина на фундаменталните умения, изисквани от учените по данни. През тази година на обучение, студентите ще развият умения за програмиране, математика, работа в мрежа и управление на данни заедно с научните изследвания и управлението на проекти.
През втората година на обучение студентите ще доразвият уменията си за програмиране и разработка на софтуер. Те също така ще изследват статистическите инструменти и техники за анализ на данни и ще изследват технологиите за съхранение на данни NoSQL.
В последната си година студентите ще придобият практически опит в анализа на големи данни и визуализация на данни и ще разработят приложения, използвайки принципите за машинно обучение. Тази година също така включва възможността за разработване на специфични за областта практически познания, изследване на изискванията за данни в отрасловите сектори на нефт и газ, инженерни и информационни технологии или свързани с обществото сектори на правителството и здравеопазването.
След завършване на степента, завършилите ще имат теоретичната и практическата компетентност, необходима за работа в различни отрасли в рамките на множество видове организации. Завършилите също ще бъдат квалифицирани да продължат да развиват своя опит чрез допълнително обучение.
курсове
Година 1:
- Методологии за обучение и изследвания, основани на проблеми
- Въведение в информационната сигурност
- Професионални аспекти на изчислителната техника
- Въведение в програмирането
- Дискретна математика
- Принципи на мрежата
- Програмиране и бази данни
- Работа в студийния проект
Година 2:
- Обектно-ориентирано програмиране
- Операционни файлови системи
- NoSQL бази данни
- Инструменти и техники за статистически анализ
- Професионална разработка на софтуер
- Алгоритми и структури от данни
- Работа в студийния проект
Година 3:
- Проект за финална година
- Голям анализ на данни
- Визуализиране на данни
- Машинно обучение
- избирателен
- избирателен
Избираеми:
- Интелигентни общества Здраве, общество и медии
- Интелигентни технологии: изчислителна техника, телекомуникации и киберсигурност
- Smart Industries: нефт, газ и инженеринг
- Езикова обработка по естествен език
- Криптография и стеганография
- Управление на инциденти
- Допълнителна дискретна математика
- Чиста математика за компютри
Резултати от обучението
Знания:
- Има широки познания за важните теми, теории, принципи и проблеми в науката за данни, анализа на големи данни и свързаните с тях области и свързаните с тях теоретични и цифрови процеси, инструменти и методи за изследване на проблемни ситуации, управлявани от данни.
- Запознат е с настоящата научноизследователска и развойна работа в областта на анализа на големи данни и науката за данни.
- Познава основните ключови принципи на разработка на софтуер и анализ на данни, теории, инструменти и техники за работа с големи разнородни набори от данни, как да ги прилагаме в различни домейни и ситуации, задвижвани от данни, и как да оценява тяхната ефикасност и резултатите получени от тяхното приложение.
- Може да актуализира своите знания в областта на науката за данни чрез академични изследвания, изследвания и професионално развитие.
- Има познания за историята и развитието на анализа на големи данни и науката за данните, включително основните инструменти, техники и технологии в областта на науката за данни, както и тяхното минало и потенциално бъдещо въздействие върху функцията, управлението, анализа и развитието на науката, индустрия и общество.
- Разбира правните и етичните въпроси, свързани с получаването и анализа на големи данни, и представянето на резултатите от анализа на големите данни пред заинтересованите страни.
- Има познания за прилагане на принципите на науката за данни, както и статистически и аналитични инструменти и техники в сложни научни, обществени и индустриални области.
умения:
- Може да прилага академични и теоретични знания за инструментите и техниката за анализиране на данни, плюс текущата научно-изследователска и развойна дейност, към практически и теоретични проблеми с науката за данни, за да взема основателни, информирани и обосновани решения и избори.
- Може да разсъждава върху собствената си академична практика и професионално развитие, да идентифицира областите за усъвършенстване и да се адаптира към бъдещите разработки на инструменти, техники и технологии за анализиране на данни и визуализация.
- Способен е да намери, оцени и да се позове на съответната информация и научен предмет и да я представи по начин, който хвърля светлина върху проблемите, управлявани от данни.
- Може подходящо и ефективно да локализира, набавя, манипулира и анализира големи разнородни набори от данни, използвайки подходящи технологии за анализ на данни и статистически техники.
- Умее да извлича смисъл от и интерпретира данни, използвайки различни математически и машинни инструменти и методи за обучение.
- Може да избере и използва основните анимационни инструменти и техники за визуализиране на данни и резултатите от анализа на големи данни по подходящ и професионален начин, за да разработи и представи информационни поглед върху проблемни ситуации, управлявани от данни.
- Може критично да подбере и приложи набор от аналитични и методологични техники за решаване на проблеми, базирани на научни изследвания, и да може да интерпретира решенията и да представи резултатите по подходящ начин.
- Умее да идентифицира заинтересованите страни в проектите за научни данни и да комуникира, мрежи и да работи съвместно с тези заинтересовани страни съобразно изискванията на проекта и потенциалните въздействия на резултатите.
Обща компетентност:
- Умее да идентифицира и по подходящ начин да действа по сложни етични въпроси, възникващи в рамките на академичната и професионалната практика като Data Scientist.
- Способен е да планира, изпълнява и управлява различни задачи и свързани с науката проекти във времето, самостоятелно или като част от група, до успешно приключване и в съответствие със съответните етични изисквания и принципи.
- Може да съобщава ефективно резултатите от теоретична, практическа и научно-изследователска работа, използвайки подходящи форми на комуникация (електронно, устно и / или писмено), за да представи теориите, аргументите, проблемите и решенията по подходящ, професионален начин.
- Може да комуникира и обменя мнения, идеи и други теми, като теории, проблеми и решения, с други с опит и / или опит в науката за данни и свързаните с тях области, чрез подбора и прилагането на подходящи методи за комуникация, като по този начин допринася за развитието на добрите практики в рамките на общността на науката за данни.
- Способен е да се включи в саморефлексията като част от стратегията за учене през целия живот, която се изисква от специалиста по научни данни и отразяващ практикуващ.
- Запознат е с настоящото и ново мислене и тенденции в областта на науката за данни и свързаните с тях дисциплини.
Кариерни възможности
Експертизата и уменията на тази бакалавърска програма се търсят, тъй като много индикатори за тенденции предполагат, че Data Science и проблемите, свързани с големите данни, ще имат все по-голямо значение за много търговски сектори. Това се дължи на последните години от развитието на технологиите и повсеместността на данните. Появилите се инициативи, свързани с новите технологии, използвани в „Умни градове“, „Интернет на нещата“ и „Кибер-физични системи“, също ще генерират огромно количество данни, изискващи специалисти по научни данни. Има спешна нужда от завършилите специалисти в мащабен анализ на данните.
Според Абелия има тревожен дефицит на хора със силни технически умения в Норвегия. Разстоянието между нуждите и наличната експертиза варира от 24 до 113 процента. Най-добрият сценарий предполага, че до 2030 г. една на четири ИКТ позиции ще бъде свободна.
Макинси изчислява, че в САЩ има недостиг от 140 000 до 190 000 души с аналитичен опит и 1,5 милиона мениджъри и анализатори с умения да разбират и взимат решения въз основа на анализа на големи данни. Това се оценява като 50-60% пропаст в търсенето на аналитични експерти. Доклад на Кралското статистическо общество във Великобритания подчерта, че 80% от организациите вече имат проблеми с намирането на умения, за да запълнят нарастващото търсене.
Повечето големи фирми, които разчитат на информационни технологии, имат нужда от хора с опит в областта на науката за данни. Следователно тази бакалавърска степен осигурява уникална квалификация за справяне с предизвикателства в различни организации и отраслови сектори.
Допълнителни проучвания
Студентите, които желаят да продължат обучението си в Data Science, могат да кандидатстват за магистърски проучвания, свързани с изчислителната техника, анализа на данните или науката за данни в различни висши учебни заведения както в Норвегия, така и в международен план. Завършилите студенти, които желаят да продължат докторантура, ще могат да кандидатстват за такива възможности за обучение в Норвегия или извън нея.
За училището
Въпроси
Подобни курсове
Бакалавърска степен по Анализ на данни
- Caserta, Италия
Бакалавърска степен по бизнес разузнаване и анализ на данни
- Barcelona, Испания
Бакалавър по изкуства / бакалавър по наука за данни и общество
- Vienna, Австрия