Laurea (Hons) in Scienze dei dati

Panoramica

La scienza dei dati è il fulcro della moderna rivoluzione ingegneristica e analitica dei dati, che trasforma i dati in intelligence e informazioni per il processo decisionale e per risolvere problemi complessi e sfaccettati. È una disciplina giovane e la richiesta di competenze in tutti gli aspetti della scienza dei dati sta crescendo molto rapidamente. A causa di questa forte domanda globale, il ruolo di un data scientist è spesso classificato come la carriera più promettente e costantemente in cima alle migliori classifiche di lavoro, con professionisti del settore che segnalano alta domanda, alti stipendi e alta soddisfazione sul lavoro.

Il programma BSc in Data Sciences si basa su una solida base matematica e statistica e enfatizza il calcolo dei dati su larga scala utilizzando i linguaggi di programmazione più pertinenti e aggiornati. A seconda dei loro interessi, i laureati possono trovare lavoro nei settori degli affari, finanza, governo, scienza, trasporti, medicina legale, energia, ambiente o ricerca accademica.

I primi tre anni del programma sono progettati per fornire le competenze e le conoscenze di base necessarie in matematica, informatica, probabilità, statistica, apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Il quarto anno offre la possibilità di concentrarsi su apprendimento automatico avanzato, algoritmi e applicazioni statistiche, ingegneria dei dati, aspetti matematici delle strutture dati o applicazioni all'intelligenza artificiale.

Qualità dell'insegnamento

Siamo orgogliosi di fornire agli studenti abilità utili sia computazionali che matematiche che possono essere utilizzate per trovare informazioni interessanti in grandi set di dati sia staticamente che dinamicamente in tempo reale. Queste abilità possono essere utilizzate per trovare lavori redditizi e interessanti nell'industria e nel commercio.

Collegamenti con l'industria

Abbiamo legami molto forti con organizzazioni esterne e industria, con rappresentanti di oltre 30 aziende e organizzazioni che partecipano al nostro comitato consultivo industriale. Gran parte della nostra ricerca è in collaborazione con le principali aziende informatiche e gli studenti apprezzano davvero il nostro insegnamento guidato dalla ricerca da parte del nostro personale entusiasta.

Student Lead Technology Club

Il nostro Student Lead Technology Club è un'iniziativa per supportare gli studenti nell'uso della tecnologia (hardware, dati o software) per esplorare l'utilizzo e lo sviluppo di codice per nuove piattaforme, come parte di un corso o come progetto personale.

Contenuto del corso

Primo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Calculus A, Praxis, Software Development 1
• Corsi opzionali: logica e dimostrazione, introduzione alla scienza statistica A

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Calculus B, Discrete Mathematics, Software Development 2, Intro to Statistical Science B

Secondo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Calcolo e analisi reale A, Algebra lineare, Probabilità e statistica A, Introduzione alla struttura dei dati e agli algoritmi

Semestre 2

• Corsi obbligatori: strutture dati e algoritmi, sistemi di gestione di database, probabilità e statistica B, analisi numerica A

Terzo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Statistical Machine Learning, Artificial Intelligence e Intel Agent, Software Engineering, Advanced Statistical Methods

Semestre 2

• Corsi obbligatori: sviluppo professionale, inferenza bayesiana e matematica compositiva, analisi della visualizzazione dei dati, modelli statistici B

Quarto anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: ottimizzazione, pipeline di ingegneria dei dati, tesi di laurea A
• Corsi opzionali: programmazione industriale, calcolo statistico, processi stocastici

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Big Data Management, Advanced Machine Learning, Dissertation B
• Corsi opzionali: Data Visualization Analytics, Applied Text Analytics, Time series

Requisiti della lingua inglese

Laddove l'inglese non era il mezzo di insegnamento nella scuola secondaria, i candidati devono dimostrare una conoscenza della lingua inglese equivalente a IELTS 6.0 Academic (con nessun elemento inferiore a 5,5).

Scadenza della domanda

Il nostro Dubai Campus opera un processo di ammissione per tutto l'anno: non appena un'assunzione è chiusa, iniziamo ad accettare le domande per quella successiva. È anche possibile differire la data di inizio fino a un anno.

La maggior parte degli studenti fa domanda 6-10 mesi prima dell'assunzione prescelta. Possiamo accettare domande fino a 3 settimane prima dell'inizio di ogni assunzione, ma dovresti notare che una domanda in ritardo significherà quasi sicuramente un ritardo nella fornitura di servizi amministrativi essenziali, come la tua carta di immatricolazione studentesca (senza la quale non sarai in grado di accedere alla biblioteca o ai servizi online).

Contenuto del corso

Primo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Calcolo A, Praxis, Sviluppo software 1
• Corsi opzionali: Logica e dimostrazione, Introduzione alla scienza statistica A

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Calcolo B, Matematica discreta, Sviluppo software 2, Introduzione alle scienze statistiche B

Secondo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Calcolo e analisi reale A, Algebra lineare, Probabilità e statistica A, Introduzione alla struttura dei dati e agli algoritmi.

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Strutture di dati e algoritmi, Sistemi di gestione di database, Probabilità e statistica B, Analisi numerica A.

Terzo anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Apprendimento statistico delle macchine, Intelligenza artificiale e Intel Agent, Ingegneria del software, Metodi statistici avanzati.

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Sviluppo professionale, Inferenza Bayesiana e Matematica Comp, Visualizzazione Dati Analitici, Modelli Statistici B

Quarto anno

Semestre 1

• Corsi obbligatori: Ottimizzazione, Pipeline di ingegneria dei dati, Dissertazione A
• Corsi opzionali: Programmazione industriale, calcolo statistico, processi stocastici.

Semestre 2

• Corsi obbligatori: Gestione dei Big Data, Machine Learning avanzato, Dissertazione B
• Corsi opzionali: Analitica della visualizzazione dei dati, Analitica testuale applicata, Serie temporali