Lisans Uygulamalı Veri Biliminde (Online ve Kampüste)
Noroff School of Technology and Digital Media
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Kristiansand, Norveç
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Uzaktan Eğitim, Kampüste
Süre
3 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
EUR 25.680 / per semester *
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Bilgi talebi
* çevrimiçi fiyat: dönem başına 4.280 Euro, 150 Euro - giriş ücreti; kampüsteki fiyat: dönem başına 5.730 Euro, 150 Euro - giriş ücreti
burslar
Çalışmalarınızı finanse etmenize yardımcı olacak burs fırsatlarını keşfedin
Tanıtım
BT eğitimi, büyük veri analitiklerine yönelik artan küresel ihtiyaç üzerine odaklanmaktadır. Uygulamalı Veri Bilimi, verilerle pratik ve ilgili bir şekilde çalışmanın bilimsel yöntemlerini öğretir.
Veri Patlaması
Veri çağında yaşıyoruz! Veriler her yerden gelir - gönderiler, sosyal medya siteleri, çevrimiçi satış işlemleri, iklim ve trafik sensörleri, GPS özellikli cihazlar, cep telefonu sistemleri, ulaşım ağları, endüstri sistemleri, sağlık hizmetleri ve Nesnelerin İnterneti. Veriler, hem insanlar hem de makineler tarafından sürekli hızlanan bir hızla üretiliyor. IBM, her gün 2,5 kentilyon bayt veri üretildiğini ve mevcut verilerin% 90'ının yalnızca son iki yılda oluşturulmuş olduğunu tahmin ediyor.
Büyük Verinin yükselişi ve çok sayıda, çeşitli özel veri setlerinin mevcudiyeti, veri uzmanlarının edinme, temizleme ve keşfetmeye kadar tüm veri yaşam döngüsü boyunca çalışarak bilim, endüstri ve hükümet dahil tüm konu alanlarında çalışması gerektiği anlamına gelir. analiz, görselleştirme ve iletişime. Bu, Veri Bilimcisinin alanıdır.
Lisans programı boyunca öğrenciler, bu alanda çalışmak için gerekli teorik temellerin yanı sıra veri bilimi alanında kullanılan araç ve tekniklerin pratik uygulamasını öğreneceklerdir. Buna veri yönetimi, analitik ve görselleştirme, yazılım geliştirme ve dağıtım, matematiksel ve istatistiksel analiz ile yapay zeka ve makine öğrenimi dahildir.
Program bilgisi
Bir sonraki başlangıç:
- 10 Ağustos 2020
Kampüs:
- Kristiansand
- Çevrimiçi Çalışmalar
Süre:
- 3 yıl
Program dili:
- ingilizce
Program Yapısı
Programın ilk yılı, veri bilimcileri tarafından istenen geniş kapsamlı temel becerilerin geliştirilmesi için tasarlanmıştır. Bu çalışma yılı boyunca öğrenciler, araştırma ve proje yönetimi ile birlikte programlama, matematik, ağ ve veri yönetimi becerilerini geliştireceklerdir.
Çalışmanın ikinci yılında öğrenciler, programlama ve yazılım geliştirme becerilerini daha da geliştireceklerdir. Ayrıca veri analizi için istatistiksel araç ve teknikleri keşfedecek ve NoSQL veri depolama teknolojilerini keşfedecekler.
Son sınıflarında öğrenciler, büyük veri analitiği ve veri görselleştirmesinde pratik deneyim kazanacak ve makine öğrenme ilkelerini kullanarak uygulamalar geliştireceklerdir. Bu yıl ayrıca, Petrol ve Gaz, Mühendislik ve Bilgi Teknolojisi sektörlerinin veya Kamu ve Sağlık sektörünün toplumla ilgili sektörlerinin veri gereksinimlerini araştırarak, alana özgü pratik uzmanlık geliştirme fırsatını da içerir.
Dereceyi tamamladıktan sonra, mezunlar çok çeşitli organizasyonlardaki çeşitli endüstrilerde çalışmak için gereken teorik ve pratik yeterliliğe sahip olacaktır. Mezunlar ayrıca daha fazla çalışma yoluyla uzmanlıklarını geliştirmeye devam etmek için nitelikli olacaktır.
Dersler
Yıl 1:
- Probleme Dayalı Öğrenme ve Araştırma Metodolojileri
- Bilgi Güvenliğine Giriş
- Bilgisayarın Profesyonel Yönleri
- Programlamaya Giriş
- Ayrık Matematik
- Ağ İlkeleri
- Programlama ve Veritabanları
- Stüdyo proje çalışması
Yıl 2:
- Nesne yönelimli programlama
- İşletim Dosya Sistemleri
- NoSQL Veritabanları
- İstatistiksel Analiz Araçları ve Teknikleri
- Profesyonel Yazılım Geliştirme
- Algoritmalar ve Veri Yapıları
- Stüdyo proje çalışması
Yıl 3:
- Son sene Projesi
- Büyük Veri Analizi
- Veri Görselleştirme
- Makine öğrenme
- Seçmeli
- Seçmeli
Seçmeli Dersler:
- Akıllı Toplumlar Sağlık, Toplum ve Medya
- Akıllı Teknolojiler: Bilgisayar, Telekomünikasyon ve Siber Güvenlik
- Akıllı Endüstriler: Petrol, Gaz ve Mühendislik
- Doğal Dil İşleme
- Kriptografi ve Steganografi
- Olay Yönetimi
- Daha Fazla Ayrık Matematik
- Bilgisayar İçin Saf Matematik
Öğrenme çıktıları
Bilgi:
- Veri bilimi, büyük veri analitiği ve ilgili alanlardaki önemli konular, teoriler, ilkeler ve sorunlar ve veriye dayalı sorunlu durumları araştırmak için ilgili teorik ve dijital süreçler, araçlar ve yöntemler hakkında geniş bir bilgiye sahiptir.
- Büyük veri analitiği ve veri bilimi alanındaki güncel araştırma ve geliştirme çalışmaları hakkında bilgi sahibidir.
- Büyük heterojen veri kümeleriyle çalışmak için temel yazılım geliştirme ve veri analizi ilkeleri, teorileri, araçları ve teknikleri, bunların çeşitli veri odaklı alanlarda ve durumlarda nasıl uygulanacağı ve bunların etkinliğini ve sonuçlarını nasıl değerlendireceği hakkında bilgi sahibidir. uygulamalarından elde edilmiştir.
- Veri bilimi alanındaki bilgilerini akademik çalışma, araştırma ve mesleki gelişim yoluyla güncelleyebilir.
- Veri bilimi alanındaki başlıca araçlar, teknikler ve teknolojiler dahil olmak üzere büyük veri analitiği ve veri biliminin geçmişi ve gelişimi ve bunların bilimin işlevi, yönetimi, analizi ve gelişimi üzerindeki geçmiş ve gelecekteki potansiyel etkileri hakkında bilgi sahibidir, endüstri ve toplum.
- Büyük verilerin elde edilmesi ve analiz edilmesiyle ilgili yasal ve etik konuları anlar ve büyük veri analizinin sonuçlarını paydaşlara sunar.
- Karmaşık bilimsel, toplumsal ve endüstriyel alanlarda veri bilimi ilkelerini, istatistiksel ve analitik araç ve teknikleri uygulama bilgisine sahiptir.
Beceri:
- Yerleşik, bilgili ve haklı kararlar ve seçimler yapmak için veri analizi araçlarının ve tekniklerinin akademik ve teorik bilgilerini, ayrıca güncel araştırma ve geliştirme çalışmalarını pratik ve teorik veri bilimi problemlerine uygulayabilir.
- Kendi akademik uygulamaları ve mesleki gelişimleri üzerine düşünebilir, iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve veri analitiği ve görselleştirme araçları, teknikleri ve teknolojisindeki gelecekteki gelişmelere uyum sağlayabilir.
- İlgili bilgileri ve bilimsel konuları bulabilir, değerlendirebilir ve bunlara başvurabilir ve veriye dayalı sorunlara ışık tutacak bir şekilde sunabilir.
- Uygun veri analitiği teknolojileri ve istatistiksel teknikleri kullanarak uygun ve etkili bir şekilde büyük heterojen veri kümelerini bulabilir, tedarik edebilir, manipüle edebilir ve analiz edebilir.
- Çeşitli matematiksel ve makine öğrenme araç ve yöntemlerini kullanarak verileri anlamlandırabilir ve verileri yorumlayabilir.
- Veriye dayalı sorunlu durumlara yönelik bilgilendirici içgörüler geliştirmek ve sunmak için verileri ve büyük veri analitiğinin sonuçlarını uygun ve profesyonel bir şekilde görselleştirmek için birincil dijital araçları ve teknikleri seçebilir ve kullanabilir.
- Araştırmaya dayalı bir dizi analitik ve metodolojik problem çözme tekniklerini eleştirel olarak seçip uygulayabilir, çözümleri yorumlayabilir ve sonuçları uygun şekilde sunabilir.
- Veri bilimi projelerinin paydaşlarını belirleyebilir ve proje gereksinimlerine ve sonuçların potansiyel etkilerine göre bu paydaşlarla uygun şekilde iletişim kurabilir, ağ kurabilir ve işbirliği yapabilir.
Genel Yeterlilik:
- Veri Bilimcisi olarak akademik ve profesyonel uygulamalarda ortaya çıkan karmaşık etik sorunları tespit edip uygun şekilde davranabilir.
- Zaman içinde, tek başına veya bir grubun parçası olarak çeşitli atamaları ve veri bilimi ile ilgili projeleri başarılı bir sonuca ve ilgili etik gerekliliklere ve ilkelere uygun olarak planlayabilir, uygulayabilir ve yönetebilir.
- Teorik, pratik ve araştırma temelli akademik çalışmaların sonuçlarını, teorileri, argümanları, problemleri ve çözümleri uygun, profesyonel bir şekilde sunmak için uygun iletişim biçimlerini (elektronik, sözlü ve / veya yazılı) kullanarak etkili bir şekilde iletebilir.
- Uygun iletişim yöntemlerinin seçilmesi ve uygulanması yoluyla veri bilimi ve ilgili alanlarda geçmişe ve / veya deneyime sahip başkalarıyla teori, problem ve çözüm gibi görüş, fikir ve diğer konuların iletişimini ve değişimini yapabilir, böylece gelişimine katkıda bulunabilir. veri bilimi topluluğu içinde iyi uygulamaların yapılması.
- Bir veri bilimi uzmanı ve yansıtıcı bir uygulayıcı için gerekli olan yaşam boyu öğrenme stratejisinin bir parçası olarak kendini yansıtma ile meşgul olabilir.
- Veri bilimi ve ilgili disiplinler alanındaki mevcut ve yeni düşünce ve eğilimlere aşinadır.
Kariyer fırsatları
Bu lisans programının uzmanlığı ve becerileri, birçok trend göstergesi Veri Bilimi ve 'Büyük Veri' ile ilgili problemlerin birçok ticari sektör için gittikçe artan bir öneme sahip olacağını öne sürdüğü için araştırılmaktadır. Bu, son yıllarda teknolojideki gelişmeler ve verilerin yaygınlığı tarafından yönlendirildi. Akıllı Şehirler, Nesnelerin İnterneti ve Siber-Fiziksel Sistemlerde kullanılan yeni teknolojilerle ilgili ortaya çıkan girişimler, veri bilimi uzmanları gerektiren çok miktarda veri üretecektir. Büyük ölçekli veri analizinde yetenekli mezunlara acil bir ihtiyaç vardır.
Abelia’ya göre, Norveç’te güçlü teknik becerilere sahip kişilerin endişe verici bir açığı var. İhtiyaç ve mevcut uzmanlık arasındaki mesafe yüzde 24 ile 113 arasında değişmektedir. En iyi senaryo, 2030 yılına kadar dört BİT pozisyonundan birinin boş olacağını düşündürmektedir.
McKinsey, ABD'nin analitik uzmanlığa sahip 140.000 ila 190.000 kişi ve büyük verilerin analizine dayalı kararlar alma ve anlama becerisine sahip 1,5 milyon yönetici ve analist sıkıntısı olduğunu tahmin ediyor. Bu, analitik uzmanlara olan talepte% 50-60'lık bir boşluk olarak tahmin edilmektedir. Birleşik Krallık'taki Royal Statistical Society tarafından hazırlanan bir rapor, kuruluşların% 80'inin artan talebi karşılayacak beceriyi bulmakta sorun yaşadığını vurguladı.
Bilgi teknolojisine güvenen çoğu büyük işletme, Veri Bilimi konusunda uzman kişilere ihtiyaç duyar. Bu lisans derecesi, bu nedenle, çeşitli kuruluşlar ve endüstri sektörlerindeki zorlukların üstesinden gelmek için benzersiz bir nitelik sağlar.
İleriki çalışmalar
Veri Bilimi alanında daha fazla eğitim almak isteyen öğrenciler, hem Norveç'te hem de uluslararası olarak çeşitli yüksek öğretim kurumlarında hesaplama, veri analitiği veya veri bilimi ile ilgili yüksek lisans düzeyinde çalışmalar için başvurabilirler. Doktora düzeyinde çalışmalara devam etmek isteyen mezunlar, daha sonra Norveç'te veya ötesinde bu tür eğitim fırsatlarına başvurabilirler.
Okul Hakkında
sorular
Benzer Kurslar
Ekonomik Veri Bilimi Lisansı
- Prague, Çek Cumhuriyeti
Bilgi Mühendisliği Lisans
- Heilbronn, Almanya
Bachelor’s Degree in Engineering Mathematics for Data Analysis (Data Science)
- Villaviciosa de Odón, İspanya