Bachelor (Hons) in Data Science

Algemeen

Beschrijving van opleiding

Data Science is een snel groeiend en interdisciplinair veld dat bestaat uit het extraheren van kennis en inzichten uit gegevens om een probleemgebied te helpen begrijpen en beslissingen te nemen. Om dit te doen, moet de datawetenschapper een groot aantal domeinen beheersen, variërend van wiskunde tot computergebruik (zowel fundamentele als technologische aspecten), terwijl hij ook een brede kennis heeft om de best mogelijke modellen voor te stellen en om resultaten in de meest efficiënte manieren.

Gegevenswetenschappers moeten algoritmen kunnen ontwikkelen om gegevens te verwerken, te visualiseren en te analyseren met behulp van conventionele statistische hulpmiddelen of technieken zoals machine learning. Er is een groeiende vraag naar dataprofessionals in zowel de publieke als de private sector naarmate de hoeveelheid gegenereerde data toeneemt en moderne technologieën zoals het Internet of Things (IoT), Big Data en Cloud Computing steeds vaker voorkomen. Deze bachelor is een driejarig programma, gezamenlijk uitgevoerd door de University of Mauritius en de Universiteit van Parijs-Seine, Frankrijk.

Het doel van deze bachelordiploma is om de opleiding van datawetenschappers mogelijk te maken op een breed spectrum van kennis in verschillende domeinen. Inleidende cursussen op gebieden waar datawetenschap zal worden toegepast, zoals wiskunde, statistiek en natuurkunde, worden ook aangeboden om ervoor te zorgen dat studenten de kennis en analytische vaardigheden krijgen die nodig zijn om gegevens om te zetten in intelligentie.

Baanperspectieven voor afgestudeerden bestaan onder andere op het gebied van Data Science, Data Engineering, Business Analytics, Business Intelligence, Banking, Artificial Intelligence, Software Development, Statistics en Digital Marketing. Modules van niveau 1 en 2 behandelen de fundamentele onderwerpen in wiskunde en informatica. Ze behandelen ook de technische aspecten van het veld. De modules zijn ontworpen om studenten een breed scala aan vaardigheden bij te brengen, evenals de vaardigheid om met een steeds veranderend veld om te gaan. Level 3-modules zijn gespecialiseerde modules die inspelen op innovatie in het veld. Studenten zullen onderzoek en projecten uitvoeren om hen in staat te stellen een groot aantal concepten uit het programma samen te brengen.

Doelen

Het programma is ontworpen om studenten in staat te stellen:

  • Probleemoplossende vaardigheden verwerven waarmee ze gegevens in intelligentie kunnen omzetten;
  • Een diep begrip hebben van de professionele verantwoordelijkheden met betrekking tot het gebruik van data science-technieken in organisaties;
  • Analytische vaardigheden verwerven en toepassen waarmee ze kunnen werken met gegevens van sociale media, internet en zoekmachines;
  • Analyseer een complex probleem en neem weloverwogen beslissingen op basis van analyse van bestaande gegevens en beoordeel de verschillende voorgestelde oplossingen;
  • Neem deel aan verschillende activiteiten waarbij probleemoplossing en kritisch denken betrokken zijn om bedrijfsproblemen te analyseren, oplossingen voor te stellen en te implementeren;
  • Verleen essentiële technische en zachte vaardigheden aan afgestudeerden die een soepele overgang naar de industrie mogelijk maken; en
  • Demonstreer het vermogen om een productief teamlid te zijn in een data science-context en zakelijke omgeving.

Competenties

Na succesvolle afronding van dit programma moeten afgestudeerden worden uitgerust met de volgende competenties:

  • Analytische, probleemoplossende en programmerende vaardigheden;
  • Effectieve communicatieve vaardigheden, aanpassingsvermogen en flexibiliteit;
  • Projectmanagementvaardigheden; en
  • Gegevens- en bedrijfsanalysevaardigheden.

Leerresultaten

Aan het einde van dit programma moet de student in staat zijn om:

  • Zakelijke of sociale of economische problemen analyseren en kennis over gegevenswetenschap toepassen om effectieve en efficiënte oplossingen te bieden;
  • Gebruik tools en technieken om data science-oplossingen te modelleren en te implementeren;
  • Statistische analyses voor gegevens uitvoeren, inclusief het uitvoeren van stappen voor het opschonen van gegevens en het maken van visuals als onderdeel van de verkennende stap voor gegevensanalyse;
  • Analytische vaardigheden toepassen voor bedrijfssystemen, business intelligence en opkomende gebieden in data science;
  • Resultaten interpreteren verkregen uit analyses zowel grafisch als numeriek, en
  • Demonstreer het vermogen om in teamprojecten te werken en effectief te communiceren met zowel verbale als schriftelijke vaardigheden.

Onderwijs- en leermethoden

Het programma Bachelor Data Science bestaat uit het lesgeven in contacturen, zelfstudie en andere leeractiviteiten. Lesmethoden kunnen bestaan uit persoonlijke lezingen, online levering, tutorials of praktische sessies. Andere leeractiviteiten kunnen het volgende omvatten:

  • Werken aan opdrachten;
  • Zitten voor Class Tests en voorbereidingstijd voor hetzelfde;
  • Examens zitten en voorbereidingstijd voor hetzelfde;
  • Groepswerk;
  • Het bijwonen van workshops / conferenties aanbevolen door de afdeling / faculteit;
  • Veldwerk;
  • Sitebezoeken / reizen;
  • Aanvullende practica;
  • Presentaties onder collega's;
  • Ervaringsleren;
  • Stages / stages;
  • Gastcolleges.

Toelatingseisen

Algemene vereisten

Volgens de algemene toelatingseisen voor toelating tot de University for Undergraduate Degrees.

Programmaspecifieke vereisten

Minimaal 2 GCE 'A'-niveau-slagen, inclusief wiskunde en elk ander wetenschappelijk onderwerp.

Voor French High School System: aanvragers met Stream S for Science. Of een gelijkwaardige kwalificatie die aanvaardbaar is voor de universiteit.

Minimum LCCS-credits vereist

  • Voor de graadprijs Voor de graadprijs in Bachelor Data Science moet de student ten minste 192 LCCS-credits behalen, waaronder modules LCCS-credits Minimum LCCS-credits voor kernmodules 165 Project 18 Stage 9 TOTAAL 192.
  • Voor elk academiejaar kunnen studenten zich inschrijven voor minimaal 3 LCCS-credits en maximaal 48 LCCS-credits per semester.
  • Exitpunten Dit programma voorziet niet in exitpunten (op een lager niveau).

Beoordeling en termijnen

De beoordeling voor elke module kan gebaseerd zijn op een of een combinatie van het volgende:

  • Continuous Assessment (teamwork en individueel)
  • Software-evaluatie
  • Portfolio-evaluatie
  • Mondeling of schriftelijk examen

De specifieke details en / of formule voor de berekening van het eindcijfer vindt u in de modulecatalogus voor elke module.

Laatst bijgewerkt op mrt 2020

Over de school

The University of Arizona, or UA, is a premier, public research university. The National Science Foundation ranks the UA 23rd in research and development expenditures among U.S public universities and ... Lees meer

The University of Arizona, or UA, is a premier, public research university. The National Science Foundation ranks the UA 23rd in research and development expenditures among U.S public universities and colleges and 38th among U.S public and private universities. Lees Minder