Data Science бакалавр наук

1 етап

Наш модуль «Основи науки про дані» познайомить вас зі світом науки про дані. Ви вивчатимете фундаментальні теми з математики та обчислювальної техніки. На етапах 2 і 3 ви будете розвивати ці предмети за допомогою більш індивідуальних модулів науки про дані.

Математичні теми включають ймовірність, статистику, алгебру та обчислення. На обчислювальній техніці ви дізнаєтесь про життєвий цикл розробки програмного забезпечення та розвинете свої навички програмування.

Обов'язкові модулі

• Основи інформатики
• Програмне портфоліо 1
• Вступна алгебра (для студентів психології)
• Багатомірне обчислення
• Реальний аналіз
• Вступне числення
• Вступ до ймовірності та статистики
• Системи числення

2 етап

Ви вивчатимете спеціалізовані модулі з математики та інформатики, зокрема:

• Візуалізація даних
• Регресія
• Програмування безпеки
• Проектування та аналіз алгоритмів

Ви також вивчатимете модулі, надані NICD, і візьмете участь у майстер-класах і навчальному семінарі NICD Data Innovation Bootcamp. Ви працюватимете як команда над реальними бізнес-завданнями. Ви навчитеся вирішувати проблеми та розробляти клієнтоорієнтовані рішення.

Обов'язкові модулі

• Програмування безпеки
• Алгоритм проектування та аналізу
• Кордони в науці про дані А
• Лінійна алгебра
• Вступ до статистичного висновку
• Вступ до регресії та стохастичного моделювання
• Обчислювальна ймовірність і статистика з R
• Випадкові процеси
• Візуалізація даних

Додаткові модулі

• Алгебра
• Групи та дискретна математика
• Теорія кодування
• Наукові обчислення з Python
• Математична біологія

Етап 3

На етапі 3 ви продовжите брати участь у майстер-класах, які проводить NICD. Ви будете застосовувати навички статистики, математики, програмування та науки про дані для вирішення різноманітних проблем. Ви також зможете вільно досліджувати власні інтереси за допомогою ряду додаткових модулів з математики та інформатики.

Обов'язкові модулі

• Комп'ютерне бачення та ШІ
• Інноваційний курс даних
• Кордони в науці про дані B
• Проект Data Science Group
• Лінійні моделі
• Аналітика великих даних

Додаткові модулі

• Аналітика біомедичних даних і ШІ
• Взаємодія людина-комп’ютер: дизайн взаємодії
• Візуалізація даних і візуальна аналітика
• Основи теорії груп
• Лінійний аналіз
• Теорія кодування
• Матричний аналіз
• Метричні простори та топологія
• Теорія чисел і криптографія
• Теорія репрезентації
• Криві та поверхні
• Математичні основи машинного навчання
• Варіаційні методи та Лагранжева динаміка
• Епідеміологія
• Стохастичне фінансове моделювання
• Статистичний висновок
• Узагальнені лінійні моделі
• Теми зі статистичного моделювання A
• Експериментальний дизайн
• Дискретне стохастичне моделювання та аналіз виживання
• Прикладна ймовірність

• 130 найкращих університетів світу - рейтинг QS World University Rankings 2025
• 200 найкращих у галузі статистики та операційних досліджень - QS World University Rankings by Subject 2024
• 140 найкращих університетів у сфері інженерії та технологій - QS World University Rankings by Subject 2024
• 65% збільшення дослідницької потужності з 2014 року – Research Excellence Framework 2021
• 42% наших досліджень класифікуються як 4* провідні дослідження світу – Research Excellence Framework 2021
• 25 найкращих у Великобританії та 100 найкращих у світі за сталий розвиток – Times Higher Education Impact Rankings 2024
• Світовий рейтинг 170 найкращих університетів - Times Higher Education World University Rankings 2024

Випускники Data Science повідомляють, що отримують середню зарплату £32 000 після закінчення навчання.

Можливі робочі ролі для випускників Data Science включають:

• Дані вченого
• Науковий спеціаліст зі штучного інтелекту
• Аналітик даних
• Статистик
• Інженер даних
• Аналітик ризиків
• Аналітик ринку досліджень
• Менеджер аналітики
• Машинобудування інженер

Ви будете тісно співпрацювати та спілкуватися з дослідниками та підприємствами NICD. NICD — дослідницький центр у кампусі Helix Університету Ньюкасла.

Ви навчитеся за допомогою комбінації різних методів, зокрема:

• Лекції
• Малі групові семінари
• Лабораторні та практичні заняття

Модулі, які викладає NICD, використовуватимуть підхід до навчання на досвіді. Це означає, що ви будете вчитися на практиці. Ви будете використовувати ідеї та інноваційний процес для вирішення реальних проблем. Підходи включають:

• Перевернуте навчання
• Bootcamps
• Майстер-класи

Під час перевернутого навчання ви досліджуватимете тему та звітуватимете про це експертам.

Протягом курсу ви створите портфоліо з відкритим кодом. Ви використовуватимете його, щоб відстежувати та демонструвати свої навички та досвід майбутнім роботодавцям.