Бакалавр наук (з відзнакою) в галузі наук про дані
Heriot-Watt University Dubai
Ключова інформація
Розташування кампусу
Academic City, Сполучені Арабські Емірати
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
4 years
Форма навчання
Денне навчання
Вартість навчання
AED 65 100 / per year *
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
інформація
* щоб дізнатися про плату за цю програму, надішліть електронний лист на [email protected]
Введення
Огляд
Наука про дані є стрижнем сучасної аналітики даних та інженерної революції, перетворюючи дані на інтелект та інформацію для прийняття рішень та вирішення складних багатогранних проблем. Це молода дисципліна, і попит на досвід у всіх аспектах науки про дані зростає дуже швидко. Через цей високий світовий попит роль вченого з даних часто вважають найбільш перспективною кар'єрою і незмінно очолює найкращі рейтинги робочих місць, а професіонали у цій галузі повідомляють про високий попит, високі зарплати та високу задоволеність роботою.
Програма бакалавра наук у галузі даних заснована на міцній математичній та статистичній основі та робить акцент на широкомасштабному обчисленні даних за допомогою найбільш відповідних та сучасних мов програмування. Залежно від своїх інтересів, випускники можуть знайти роботу в таких сферах, як бізнес, фінанси, уряд, наука, транспорт, криміналістика, енергетика, навколишнє середовище чи наукові дослідження.
Перші три роки програми розроблені для забезпечення необхідних основних навичок та знань з математики, комп’ютерних наук, ймовірності, статистики, машинного навчання та штучного інтелекту. Четвертий рік пропонує можливість зосередитись на вдосконаленому машинному навчанні, статистичних алгоритмах та додатках, інженерії даних, математичних аспектах структур даних або додатках до штучного інтелекту.
Якість викладання
Ми пишаємося тим, що надаємо студентам корисні навички як обчислювальні, так і математичні, які можна використовувати для пошуку цікавої інформації у великих наборах даних як статично, так і динамічно в режимі реального часу. Ці навички можна використовувати для пошуку вигідної та цікавої роботи в промисловості та торгівлі.
Посилання з галуззю
Ми маємо дуже міцні зв’язки із зовнішніми організаціями та промисловістю, де представники більше 30 компаній та організацій беруть участь у нашій промисловій консультативній раді. Значна частина наших досліджень проводиться у співпраці з провідними обчислювальними підприємствами, а студенти справді цінують наше викладання під керівництвом досліджень, яке здійснює наш захоплений персонал.
Студентський лідерський технологічний клуб
Наш Student Lead Technology Club - це ініціатива щодо підтримки студентів у використанні технологій (апаратних засобів, даних чи програмного забезпечення) для вивчення використання та розробки коду для нових платформ, як частина навчального курсу або як особистий проект.
Зміст курсу
Перший рік
Семестр 1
- Обов'язкові курси: Числення А, Праксис, Розробка програмного забезпечення 1
- Факультативні курси: Логіка та доведення, Вступ до статистичної науки A
Семестр 2
- Обов'язкові курси: Числення B, Дискретна математика, Розробка програмного забезпечення 2, Вступ до статистичної науки B
Другий рік
Семестр 1
- Обов’язкові курси: Числення та реальний аналіз A, Лінійна алгебра, Ймовірність та статистика A, Вступ до структури даних та алгоритмів
Семестр 2
- Обов’язкові курси: Структури даних та алгоритми, Системи управління базами даних, Ймовірність та статистика B, Чисельний аналіз A
Третій рік
Семестр 1
- Обов’язкові курси: статистичне машинне навчання, штучний інтелект та агент Intel, програмна інженерія, передові статистичні методи
Семестр 2
- Обов’язкові курси: Професійний розвиток, байєсівські умовиводи та комп’ютерна математика, Аналіз візуалізації даних, Статистичні моделі B
Четвертий рік
Семестр 1
- Обов'язкові курси: Оптимізація, Інженерні трубопроводи даних, Дисертація A
- Факультативні курси: Промислове програмування, Статистичні обчислення, Стохастичні процеси
Семестр 2
- Обов’язкові курси: Управління великими даними, Розширене машинне навчання, Дисертація В
- Необов’язкові курси: Аналіз візуалізації даних, Прикладна аналітика тексту, Динамічний ряд
Англійська мова вимоги
Якщо англійська мова не була середовищем навчання в середній школі, абітурієнти повинні продемонструвати знання англійської мови, еквівалентне IELTS 6.0 Academic (без елемента нижче 5,5).
Кінцевий термін подання заявки
У нашому кампусі в Дубаї працює цілий рік прийому заявок: як тільки один прийом закрився, ми починаємо приймати заявки на наступну. Ви також можете відкласти дату початку на рік.
Більшість студентів застосовують 6–10 місяців до обраного прийому. Ми можемо приймати заявки до 3 тижнів до початку кожного прийому, але ви повинні зауважити, що пізня заявка майже напевно означатиме затримку в наданні основних адміністративних послуг, таких як ваша студентська карта зрілості (без якої ви не будете можливість доступу до бібліотеки чи онлайн-сервісів).
Прийом
Навчальний план
Зміст курсу
Перший рік
1 семестр
- Обов'язкові курси: Calculus A, Praxis, Software Development 1
- Факультативні курси: Логіка та докази, Вступ до статистичних наук A
2 семестр
- Обов’язкові курси: обчислення B, дискретна математика, розробка програмного забезпечення 2, вступ до статистичних наук B
Другий рік
1 семестр
- Обов’язкові курси: обчислення та реальний аналіз A, лінійна алгебра, ймовірність і статистика A, введення в структуру даних і алгоритми
2 семестр
- Обов'язкові курси: структури даних і алгоритми, системи управління базами даних, ймовірність і статистика B, числовий аналіз A
Третій рік
1 семестр
- Обов’язкові курси: статистичне машинне навчання, штучний інтелект і агент Intel, розробка програмного забезпечення, вдосконалені статистичні методи
2 семестр
- Обов’язкові курси: професійний розвиток, байєсівський висновок і комп’ютерна математика, аналіз візуалізації даних, статистичні моделі B
Четвертий рік
1 семестр
- Обов'язкові курси: оптимізація, інженерні конвеєри даних, дисертація A
- Факультативні курси: промислове програмування, статистичне обчислення, випадкові процеси
2 семестр
- Обов’язкові курси: керування великими даними, вдосконалене машинне навчання, дисертація B
- Факультативні курси: аналітика візуалізації даних, прикладна текстова аналітика, часові ряди