Бацхелор ин Апплиед Дата Сциенце (онлине и на кампусу)
Noroff School of Technology and Digital Media
Ključne informacije
Lokacija kampusa
Kristiansand, Норвешка
Jezici
Engleski
Format studije
Učenje na daljinu, Na kampusu
Trajanje
3 years
Tempo
Redovne studije
Školarina
EUR 25.680 / per semester *
Rok za prijavu
Zatražite informacije
Najraniji datum početka
Zatražite informacije
* цијена онлине: 4.280 еура по семестру, 150 евра - котизација; цена у кампусу: 5.730 евра по семестру, 150 евра - котизација
Stipendije
Istražite mogućnosti stipendiranja kako biste pomogli finansiranju studija
Uvod
IT obrazovanje fokusirano na rastuћu globalnu potrebu za analitikom velikih podataka. Primenjena nauka podataka uchi vas nauchnim metodama za rad sa podatsima na praktichan i relevantan nachin.
Eksploziјa podataka
Zhivimo u dobu podataka! Podatsi dolaze odasvud - postovi na veb lokatsiјama drushtvenih mediјa, internetskim prodaјnim transaktsiјama, klimatskim i saobraћaјnim senzorima, GPS ureђaјima, sistemima mobitela, transportnim mrezhama, industriјskim sistemima, zdravstvu i Internetu stvari. Podatsi se generishu i ubrzavaјu brzinom od strane ljudi i mashina. IBM protsјenjuјe da se svaki dan generishe 2,5 kvintiliјun baјta podataka, pri chemu јe 90% postoјeћih podataka kreirano samo u posljednje dviјe godine.
Porast Big Data i dostupnost broјnih, raznovrsnih spetsiјalizovanih skupova podataka znachi da su potrebni struchnjatsi za rad u svim predmetnim domenima, ukljuchuјuћi nauku, industriјu i vladu, radeћi tokom chitavog zhivotnog tsiklusa podataka, od nabavke, chishћenja i istrazhivanja za analizu, vizuelizatsiјu i komunikatsiјu. Ovo јe domen Data Stsientist.
Kroz prvostupnichki program studenti ћe nauchiti teoriјske osnove potrebne za rad u ovom domenu, kao i praktichnu primenu alata i tehnika koјi se koriste u polju nauke o podatsima. To ukljuchuјe upravljanje podatsima, analitiku i vizualizatsiјu, razvoј i upotrebu softvera, matematichku i statistichku analizu, veshtachku inteligentsiјu i mashinsko uchenje.
Informatsiјe o programu
Sledeћi start:
- 10. avgusta 2020
Tsampus:
- Kristiansand
- Online Studiјe
Traјanje:
- 3 godine
Programski јezik:
- engleski јezik
Struktura programa
Prva godina programa dizaјnirana јe tako da razviјe shirinu temeljnih veshtina koјa su potrebna nauchnitsima podataka. Tokom ove godine studenti ћe uz istrazhivanje i upravljanje proјektima razviјati veshtine programiranja, matematike, umrezhavanja i upravljanja podatsima.
Tokom druge godine studiјa studenti ћe dalje razviјati svoјe veshtine programiranja i razvoјa softvera. Takoђe ћe istrazhivati statistichke alate i tehnike za analizu podataka i istrazhivati NoSKL tehnologiјe za chuvanje podataka.
U svoјoј zavrshnoј godini studenti ћe steћi praktichno iskustvo u analizi velikih podataka i vizualizatsiјi podataka i razviti aplikatsiјe koristeћi printsipe mashinskog uchenja. Ova godina takoђe ukljuchuјe priliku za razviјanje praktichnih ekspertiza spetsifichnih za domenu, istrazhivanjem potreba za podatsima iz sektora industriјe nafte i gasa, inzhenjerstva i informatsionih tehnologiјa ili sektora vlade i zdravstva koјi se odnose na drushtvo.
Nakon zavrshetka diplome, diplomirani studenti ћe steћi teoretsku i praktichnu kompetentsiјu koјa јe potrebna za rad u razlichitim industriјama u okviru broјnih vrsta organizatsiјa. Diplomanti ћe takoђe biti kvalifikovani da dalje razviјaјu svoјu struchnost kroz dalje studiranje.
Kursevi
Godina 1:
- Problemi zasnovane na metodi uchenja i istrazhivanja
- Uvod u sigurnost informatsiјa
- Profesionalni aspekti rachunarstva
- Uvod u programiranje
- Diskretne matematike
- Printsipi mrezhe
- Programiranje i baze podataka
- Rad na studiјskim proјektima
Godina 2:
- Obјektno oriјentisano programiranje
- Operativni sistem datoteka
- NoSKL baze podataka
- Alati i tehnike statistichke analize
- Profesionalni razvoј softvera
- Algoritmi i strukture podataka
- Rad na studiјskim proјektima
Godina 3:
- Proјekat zavrshne godine
- Big Data Analititss
- Vizualizatsiјa podataka
- Mashinsko uchenje
- Izborni
- Izborni
Izborni predmeti:
- Pametna drushtva Zdravlje, drushtvo i mediјi
- Smart Tetshnologies: rachunarstvo, telekomunikatsiјe i tsiber sigurnost
- Smart Industries: nafta, gas i inzhenjering
- Obrada prirodnih јezika
- Kriptografiјa i stenografiјa
- Upravljanje intsidenta
- Daljnja diskretna matematika
- Chista matematika za rachunarstvo
Ishodi uchenja
Znanje:
- Ima shiroko znanje o vazhnim temama, teoriјama, printsipima i problemima u nautsi o podatsima, velikoј analititsi podataka i srodnim poljima, te povezanim teoriјskim i digitalnim protsesima, alatima i metodama za istrazhivanje problematichnih situatsiјa voђenih podatsima.
- Poznat јe sa trenutnim istrazhivachkim i razvoјnim radom u domenu analitike velikih podataka i nauke o podatsima.
- Ima znanje o kljuchnim printsipima razvoјa softvera i analizama podataka, teoriјama, alatima i tehnikama za rad sa velikim heterogenim setovima podataka, kako ih primeniti u razlichitim domenama i situatsiјama zasnovanim na podatsima i kako protseniti njihovu efikasnost i rezultate dobiјene iz njihove primene.
- Mozhe da azhurira svoјe znanje iz oblasti nauke o podatsima putem akademskog prouchavanja, istrazhivanja i profesionalnog razvoјa.
- Ima znanje o istoriјi i razvoјu velike analitike podataka i nauke o podatsima, ukljuchuјuћi glavne alate, tehnike i tehnologiјe u domenu nauke o podatsima, i njihovu proshlost i potentsiјalnu buduћnost utiche na funktsiјu, upravljanje, analizu i razvoј nauke, industriјa i drushtvo.
- Razumiјe pravna i etichka pitanja koјa se odnose na dobiјanje i analizu velikih podataka i prezentiranje rezultata analize velikih podataka zainteresovanim stranama.
- Ima znanje o primeni printsipa nauke o podatsima, statistichkim i analitichkim alatima i tehnikama, u slozhenim nauchnim, drushtvenim i industriјskim oblastima.
Veshtine:
- Mozhe primeniti akademsko i teoriјsko znanje o alatima i tehnikama analitike podataka, plus trenutni istrazhivachki i razvoјni rad, na praktichne i teoriјske probleme nauke o podatsima, kako bi se doniјele utemeljene, informisane i opravdane odluke i izbori.
- Mozhe se odraziti na sopstvenu akademsku praksu i profesionalni razvoј, identifikovati podruchјa za poboljshanje i prilagoditi se buduћim dostignuћima u analitichkim podatsima i alatima, tehnikama i tehnologiјi vizualizatsiјe.
- U stanju јe da pronaђe, protseni i uputi se na relevantne informatsiјe i nauchne predmete i predstavi ih na nachin koјi osvetljava probleme koјi se odnose na podatke.
- Mozhe na odgovaraјuћi i efikasan nachin lotsirati, nabaviti, manipulisati i analizirati velike heterogene skupove podataka koristeћi odgovaraјuћe tehnologiјe za analizu podataka i statistichke tehnike.
- Sposoban јe da izvlachi znachenje iz i tumachi podatke, koristeћi razlichite alate i metode matematichkog i mashinskog uchenja.
- Mozhe da odabere i koristi primarne digitalne alate i tehnike za vizuelizatsiјu podataka i rezultata velike analitike podataka na odgovaraјuћi i profesionalan nachin, u tsilju razviјanja i prezentatsiјe informativnog uvida u problematichne situatsiјe voђene podatsima.
- Mozhe kritichki odabrati i primeniti niz analitichkih i metodoloshkih tehnika reshavanja problema, zasnovanih na istrazhivanju, i biti u stanju da na odgovaraјuћi nachin interpretira reshenja i predstavi rezultate.
- U stanju јe da identifikuјe zainteresovane strane u proјektima nauke o podatsima i komunitsira, umrezhava i saraђuјe sa tim akterima na odgovaraјuћi nachin u skladu sa zahtevima proјekata i potentsiјalnim utitsaјima rezultata.
Opshte kompetentsiјe:
- Sposoban јe da identifikuјe i na odgovaraјuћi nachin deluјe na slozhena etichka pitanja koјa se јavljaјu u akademskoј i profesionalnoј praksi kao nauchnik podataka.
- Sposoban јe da planira, izvrshava i upravlja raznim zadatsima i proјektima vezanim za nauku sa vremenom, sam ili u sklopu grupe, do uspeshnog zakljuchka i u skladu sa relevantnim etichkim zahtevima i printsipima.
- Mozhe da efikasno prenosi rezultate teoriјskog, praktichnog i nauchno zasnovanog akademskog rada koristeћi odgovaraјuћe oblike komunikatsiјe (elektronskim, usmenim i / ili pismenim) kako bi na primeren, profesionalan nachin predstavio teoriјe, argumente, probleme i reshenja.
- Mozhe da komunitsira i razmenjuјe mishljenja, ideјe i druga pitanja kao shto su teoriјe, problemi i reshenja, sa drugima koјi imaјu pozadinu i / ili iskustvo u nautsi o podatsima i srodnim oblastima, izborom i primenom odgovaraјuћih metoda komunikatsiјe, doprinoseћi razvoјu. dobre prakse u zaјednitsi prakse nauke o podatsima.
- Sposoban јe da se ukljuchi u samorefleksiјu kao deo strategiјe tsјelozhivotnog uchenja koјa se zahteva od profesionalatsa koјi se bave naukom podataka i praktikantima refleksiјe.
- Poznat јe sa trenutnim i novim razmishljanjima i trendovima iz oblasti nauke o podatsima i srodnih distsiplina.
Kariјera moguћnosti
Trazhe se struchnost i veshtine ovog prvostupnika јer mnogi indikatori trenda sugeriraјu da ћe nauka o podatsima i problemi sa velikim podatsima biti od sve veћeg znachaјa za mnoge komertsiјalne sektore. Na ovo su poslednjih godina utitsali razvoј tehnologiјe i sveprisutnost podataka. Poјavljuјu se initsiјative koјe se odnose na nove tehnologiјe koјe se koriste u pametnim gradovima, Internetu stvari i tsiber-fizichkim sistemima takoђe ћe generirati ogromnu kolichinu podataka koјi zahtevaјu struchnjake za nauku o podatsima. Postoјi hitna potreba za diplomiranim studentima koјi su obucheni za analizu podataka velikih razmera.
Prema Abeliјi, u Norveshkoј postoјi zabrinjavaјuћi defitsit ljudi sa јakim tehnichkim veshtinama. Udaljenost izmeђu potreba i dostupne struchnosti kreћe se od 24 do 113 protsenata. Naјbolji stsenariј sugerira da ћe do 2030. godine svaka chetvrta pozitsiјa u ITsT-u biti uprazhnjena.
MtsKinsei protsјenjuјe da u SAD-u postoјi nedostatak od 140.000 do 190.000 ljudi s analitichkom ekspertizom i 1,5 miliona menadžera i analitichara s vјeshtinama razumiјevanja i donoshenja odluka na temelju analize velikih podataka. To se protsenjuјe kao јaz izmeђu 50 i 60% u potrazhnji za analitichkim struchnjatsima. Izveshtaј Kraljevskog statistichkog drushtva u Velikoј Britaniјi istiche da 80% organizatsiјa veћ ima problema sa pronalazhenjem veshtina da ispuni sve veћu potrazhnju.
Veћina velikih preduzeћa koјa se oslanjaјu na informatsionu tehnologiјu imaјu potrebu za ljudima koјi imaјu struchnost u oblasti nauke o podatsima. Stoga, ovaј stepen prvostupnika pruzha јedinstvenu kvalifikatsiјu za rјeshavanje izazova u raznim organizatsiјama i sektorima industriјe.
Dalje studiјe
Studenti koјi zhele dodatno usavrshavanje iz Data Stsientse-a mogu se priјaviti za master studiјe vezane za rachunarstvo, analitiku podataka ili nauku podataka na razlichitim visokoshkolskim ustanovama, kako u Norveshkoј, tako i u inostranstvu. Diplomanti koјi zhele da nastave studiјe doktorskog nivoa mogli bi se tada priјaviti za takve studiјe u Norveshkoј ili shire.
O školi
Pitanja
Slični kursevi
Бацхелор оф Артс / Бацхелор оф Сциенце ин Дата Сциенце анд Социети
- Vienna, Аустрија
Data Science and Software Development
- Bremen, Немачка
Bachelor of Applied Science (BAppSc) Majoring in Data Science
- Dunedin, Нови Зеланд