Дипломирани инжењер науке о подацима
Heriot-Watt University Dubai
Ključne informacije
Lokacija kampusa
Academic City, Уједињени Арапски Емирати
Jezici
Engleski
Format studije
Na kampusu
Trajanje
4 years
Tempo
Redovne studije
Školarina
AED 65.100 / per year *
Rok za prijavu
Zatražite informacije
Najraniji datum početka
Zatražite informacije
* да бисте сазнали више о накнадама за овај програм, пошаљите е-пошту на дубаиенкуириес@хв.ац.ук
Uvod
Pregled
Nauka podataka јe srzh moderne revolutsiјe analitike podataka i inzhenjeringa, pretvaraјuћi podatke u inteligentsiјu i informatsiјe za donoshenje odluka i reshavanje slozhenih, vishestranih problema. To јe mlada distsiplina i potrazhnja za struchnoshћu u svim aspektima nauke o podatsima raste vrlo brzo. Zbog ove snazhne globalne potrazhnje, uloga nauchnika za podatke chesto јe rangirana kao naјperspektivniјa kariјera i dosledno јe na vrhu rang liste naјboljih poslova, a profesionaltsi iz ove oblasti priјavljuјu veliku potrazhnju, visoke plate i veliko zadovoljstvo poslom.
Program BSts in Data Stsientses zasnovan јe na јakoј matematichkoј i statistichkoј osnovi i naglashava prorachun podataka velikih razmera koristeћi naјrelevantniјe i naјsavremeniјe programske јezike. U zavisnosti od svoјih interesa, diplomtsi mogu naћi posao u oblastima poslovanja, finansiјa, vlade, nauke, transporta, forenzike, energetike, zhivotne sredine ili akademskih istrazhivanja.
Prve tri godine programa zamishljene su da pruzhe neophodne osnovne veshtine i znanja iz matematike, rachunarskih nauka, verovatnoћe, statistike, mashinskog uchenja i veshtachke inteligentsiјe. Chetvrta godina nudi moguћnost fokusiranja na napredno mashinsko uchenje, statistichke algoritme i aplikatsiјe, inzhenjering podataka, matematichke aspekte struktura podataka ili primene veshtachke inteligentsiјe.
Kvalitet nastave
Ponosni smo shto studentima pruzhamo korisne veshtine kako rachunske tako i matematichke koјe se mogu koristiti za pronalazhenje zanimljivih informatsiјa u velikim skupovima podataka bilo statichki bilo dinamichki u realnom vremenu. Ove veshtine se mogu koristiti za pronalazhenje unosnih i zanimljivih poslova u industriјi i trgovini.
Linkovi sa industriјom
Imamo vrlo јake veze sa spoljnim organizatsiјama i industriјom, a predstavnitsi vishe od 30 kompaniјa i organizatsiјa prisustvuјu nashem industriјskom savetodavnom odboru. Veћina nasheg istrazhivanja јe u saradnji sa vodeћim rachunarskim preduzeћima, a studenti zaista tsene nashe predavanje koјe vodi nashe odushevljeno osoblje.
Student Lead Tetshnologi Tslub
Nash Student Lead Tetshnologi Tslub јe initsiјativa za podrshku studentima u korishћenju tehnologiјe (bilo hardvera, podataka ili softvera) za istrazhivanje upotrebe i razvoјa koda za nove platforme, kao deo predavanog kursa ili kao lichni proјekat.
Sadrzhaј kursa
Prva godina
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Rachun A, Prakis, Razvoј softvera 1
- Fakultativni kursevi: Logika i dokazi, Uvod u statistichke nauke A
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Rachun B, Diskretna matematika, Razvoј softvera 2, Uvod u statistichke nauke B
Druga godina
Semestar 1
- Obavezni predmeti: Rachun i stvarna analiza A, Linearna algebra, verovatnoћa i statistika A, Uvod u strukturu podataka i algoritme
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Strukture podataka i algoritmi, Sistemi upravljanja bazama podataka, verovatnoћa i statistika B, Numerichka analiza A
Treћe godine
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Statistichko mashinsko uchenje, veshtachka inteligentsiјa i inteligentni agent, softversko inzhenjerstvo, napredne statistichke metode
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Profesionalni razvoј, Baiesov zakljuchak i komplikovana matematika, Analitika vizuelizatsiјe podataka, Statistichki modeli B
Chetvrtu godinu
Semestar 1
- Obavezni predmeti: Optimizatsiјa, Tsevovodi za inzhenjering podataka, Disertatsiјa A.
- Fakultativni kursevi: Industriјsko programiranje, Statistichko rachunanje, Stohastichki protsesi
Semestar 2
- Obavezni predmeti: Upravljanje velikim podatsima, Napredno mashinsko uchenje, Disertatsiјa B.
- Fakultativni kursevi: Analitika vizuelizatsiјe podataka, Primenjena analitika teksta, Vremenske seriјe
Zahtevi na engleskom јeziku
Ako engleski јezik niјe bio srednji chas predavanja u srednjoј shkoli, podnosiotsi zahteva moraјu pokazati znanje engleskog јezika ekvivalentno IELTS 6.0 Atsademits (bez elementa ispod 5,5).
Rok za priјavu
Nash kampus u Dubaiјu sprovodi neprekidni protses priјama tokom tsele godine: chim se јedan unos zatvori, pochinjemo sa prihvatanjem zahteva za sledeћi. Takoђe јe moguћe da odlozhite datum pochetka do godinu dana.
Veћina studenata primenjuјe 6–10 mesetsi unapred odabranog unosa. Priјave mozhemo prihvatiti do 3 nedelje pre pochetka svakog unosa, ali imaјte na umu da ћe kasna priјava gotovo sigurno znachiti kashnjenje u pruzhanju osnovnih administrativnih usluga, poput vashe matichne karte (bez koјe neћete biti moguћnost pristupa bibliotetsi ili mrezhnim servisima).
Prijem
Nastavni plan i program
Sadržaj kursa
Prva godina
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Račun A, Prakis, Razvoj softvera 1
- Opcioni kursevi: Logika i dokaz, Uvod u statističku nauku A
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Račun B, Diskretna matematika, Razvoj softvera 2, Uvod u statističku nauku B
Druga godina
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Analiza računa i realne analize A, Linearna algebra, Verovatnoća i statistika A, Uvod u strukturu podataka i algoritme
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Strukture podataka i algoritmi, Sistemi za upravljanje bazama podataka, verovatnoća i statistika B, Numerička analiza A
Treća godina
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Statističko mašinsko učenje, Veštačka inteligencija i Intel agent, Softverski inženjering, Napredne statističke metode
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Profesionalni razvoj, Bajesov zaključak i matematika, Analitika vizuelizacije podataka, Statistički modeli B
Četvrta godina
Semestar 1
- Obavezni kursevi: Optimizacija, Inženjering podataka Cevovodi, Disertacija A
- Opcioni kursevi: Industrijsko programiranje, Statističko računarstvo, Stohastički procesi
Semestar 2
- Obavezni kursevi: Upravljanje velikim podacima, Napredno mašinsko učenje, Disertacija B
- Opcioni kursevi: Analitika vizualizacije podataka, Primenjena analitika teksta, Vremenske serije