Bacharel em Ciência de Dados Aplicada (Online e Presencial)
Noroff School of Technology and Digital Media
Informação chave
Localização do campus
Kristiansand, Noruega
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
Ensino a Distância, No campus
Duração
3 anos
Ritmo
Período integral
Propinas
EUR 25.680 / per semester *
Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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* preço on-line: 4.280 euros por semestre, 150 euros - taxa de admissão; preço no campus: 5.730 euros por semestre, 150 euros - taxa de admissão
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Introdução
Educação em TI com foco na crescente necessidade global de análise de big data. A Ciência de dados aplicada ensina métodos científicos para trabalhar com dados de maneira prática e relevante.
A explosão de dados
Estamos vivendo na era dos dados! Os dados vêm de todos os lugares - postagens em sites de mídia social, transações de vendas online, sensores de clima e tráfego, dispositivos habilitados para GPS, sistemas de telefonia celular, redes de transporte, sistemas industriais, saúde e Internet das Coisas. Os dados estão sendo gerados a uma taxa constantemente acelerada por humanos e máquinas. A IBM estima que todos os dias 2,5 quintilhões de bytes de dados sejam gerados, com 90% dos dados existentes criados apenas nos últimos dois anos.
A ascensão do Big Data e a disponibilidade de vários conjuntos de dados especializados diversos significa que os especialistas em dados são necessários para trabalhar em todos os domínios de assunto, incluindo ciência, indústria e governo, trabalhando em todo o ciclo de vida dos dados, desde a aquisição, limpeza e exploração para análise, visualização e comunicação. Este é o domínio do Cientista de Dados.
Ao longo do programa de bacharelado, os alunos aprenderão os fundamentos teóricos necessários para trabalhar neste domínio, bem como a aplicação prática de ferramentas e técnicas utilizadas no campo da ciência de dados. Isso inclui gerenciamento de dados, análise e visualização, desenvolvimento e implantação de software, análise matemática e estatística, inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Informação do programa
Próxima inicialização:
- 10 de agosto de 2020
Campus:
- Kristiansand
- Estudos Online
Duração:
- 3 anos
Idioma do programa:
- Inglês
Estrutura do programa
O primeiro ano do programa foi desenvolvido para desenvolver uma variedade de habilidades básicas exigidas pelos cientistas de dados. Durante este ano de estudo, os alunos desenvolverão habilidades de programação, matemática, redes e gerenciamento de dados, além de pesquisa e gerenciamento de projetos.
Durante o segundo ano de estudo, os alunos desenvolverão suas habilidades de programação e desenvolvimento de software. Eles também exploram ferramentas e técnicas estatísticas para análise de dados e exploram as tecnologias de armazenamento de dados NoSQL.
No último ano, os alunos ganharão experiência prática em análise de big data e visualização de dados e desenvolverão aplicativos usando os princípios de aprendizado de máquina. Este ano também inclui a oportunidade de desenvolver conhecimentos práticos específicos do domínio, explorando os requisitos de dados dos setores industriais de petróleo e gás, engenharia e tecnologia da informação ou setores relacionados à sociedade do governo e da saúde.
Após a conclusão do curso, os graduados terão a competência teórica e prática necessária para trabalhar em uma variedade de indústrias em vários tipos de organizações. Os graduados também serão qualificados para continuar desenvolvendo seus conhecimentos através de estudos adicionais.
Cursos
Ano 1:
- Metodologias de Aprendizagem e Pesquisa Baseadas em Problemas
- Introdução à Segurança da Informação
- Aspectos profissionais da computação
- Introdução à programação
- Matemática discreta
- Princípios de rede
- Programação e Bancos de Dados
- Trabalho de projeto de estúdio
Ano 2:
- Programação Orientada a Objetos
- Sistemas de arquivos operacionais
- Bancos de dados NoSQL
- Ferramentas e técnicas de análise estatística
- Desenvolvimento profissional de software
- Algoritmos e Estruturas de Dados
- Trabalho de projeto de estúdio
Ano 3:
- Projeto Final do Ano
- Big Data Analytics
- Visualização de dados
- Aprendizado de máquinas
- Eletivo
- Eletivo
Eletivas:
- Sociedades inteligentes Saúde, sociedade e mídia
- Tecnologias inteligentes: computação, telecomunicações e segurança cibernética
- Indústrias inteligentes: petróleo, gás e engenharia
- Processamento de linguagem natural
- Criptografia e esteganografia
- Gerenciamento de Incidentes
- Matemática Discreta Adicional
- Matemática Pura para Computação
Resultados de aprendizagem
Conhecimento:
- Tem um amplo conhecimento dos tópicos, teorias, princípios e questões importantes em ciência de dados, análise de big data e campos relacionados, e os processos teóricos e digitais associados, ferramentas e métodos para investigar situações problemáticas baseadas em dados.
- Está familiarizado com o trabalho atual de pesquisa e desenvolvimento no domínio da análise de big data e da ciência de dados.
- Tem conhecimento dos principais princípios, teorias, ferramentas e técnicas de análise de dados e desenvolvimento de software para trabalhar com grandes conjuntos de dados heterogêneos, como aplicá-los em uma variedade de domínios e situações orientados a dados e como avaliar sua eficácia e os resultados obtidos a partir da sua aplicação.
- Pode atualizar seus conhecimentos na área de ciência de dados por meio de estudos acadêmicos, pesquisas e desenvolvimento profissional.
- Tem conhecimento da história e do desenvolvimento de análise de big data e ciência de dados, incluindo as principais ferramentas, técnicas e tecnologias no domínio da ciência de dados e seu impacto passado e futuro potencial na função, gestão, análise e desenvolvimento da ciência, indústria e sociedade.
- Compreende as questões legais e éticas relacionadas com a obtenção e análise de big data e apresenta os resultados da análise de big data às partes interessadas.
- Tem conhecimento da aplicação dos princípios da ciência de dados e ferramentas e técnicas estatísticas e analíticas em complexos campos científicos, sociais e industriais.
Habilidades:
- Pode aplicar o conhecimento acadêmico e teórico das ferramentas e técnicas de análise de dados, além dos trabalhos atuais de pesquisa e desenvolvimento, a problemas práticos e teóricos da ciência de dados, a fim de tomar decisões e escolhas bem fundamentadas, informadas e justificadas.
- Pode refletir sobre a própria prática acadêmica e desenvolvimento profissional, identificar áreas de melhoria e se adaptar a desenvolvimentos futuros em análise de dados e ferramentas de visualização, técnicas e tecnologia.
- É capaz de encontrar, avaliar e referir-se a informações relevantes e assuntos acadêmicos e apresentá-los de uma maneira que lance luz sobre problemas baseados em dados.
- Pode localizar, adquirir, manipular e analisar de forma adequada e eficaz grandes conjuntos de dados heterogêneos usando tecnologias de análise de dados e técnicas estatísticas apropriadas.
- É capaz de extrair significado e interpretar dados, usando uma variedade de ferramentas e métodos matemáticos e de aprendizado de máquina.
- Pode selecionar e usar as principais ferramentas e técnicas digitais para visualizar dados e os resultados da análise de big data de maneira adequada e profissional, a fim de desenvolver e apresentar insights informativos em situações problemáticas baseadas em dados.
- Pode selecionar e aplicar criticamente uma variedade de técnicas analíticas e metodológicas de resolução de problemas, com base em pesquisas, e ser capaz de interpretar as soluções e apresentar os resultados adequadamente.
- É capaz de identificar as partes interessadas de projetos de ciência de dados e comunicar, estabelecer uma rede e colaborar com essas partes interessadas de forma adequada de acordo com os requisitos do projeto e os impactos potenciais dos resultados.
Competência geral:
- É capaz de identificar e agir adequadamente sobre questões éticas complexas que surgem na prática acadêmica e profissional como cientista de dados.
- É capaz de planejar, executar e gerenciar uma variedade de atribuições e projetos relacionados à ciência de dados ao longo do tempo, isoladamente ou como parte de um grupo, para uma conclusão bem-sucedida e de acordo com os requisitos e princípios éticos relevantes.
- É capaz de comunicar os resultados de trabalhos acadêmicos teóricos, práticos e baseados em pesquisa de forma eficaz, usando formas apropriadas de comunicação (eletronicamente, oralmente e / ou escrita) a fim de apresentar teorias, argumentos, problemas e soluções de maneira profissional adequada.
- Consegue comunicar e trocar opiniões, idéias e outros assuntos, como teorias, problemas e soluções, com outras pessoas com formação e / ou experiência em ciência de dados e áreas afins, através da seleção e aplicação de métodos de comunicação adequados, contribuindo assim para o desenvolvimento de boas práticas na comunidade de prática de ciência de dados.
- É capaz de se envolver na auto-reflexão como parte da estratégia de aprendizagem ao longo da vida exigida de um profissional de ciência de dados e de um profissional reflexivo.
- Está familiarizado com o pensamento e as tendências atuais e novas no campo da ciência de dados e disciplinas relacionadas.
Oportunidades de carreira
A experiência e as habilidades deste programa de bacharelado são procuradas, pois muitos indicadores de tendência sugerem que os problemas relacionados à ciência de dados e ao 'Big Data' terão significado cada vez maior para muitos setores comerciais. Isso foi impulsionado nos últimos anos pelo desenvolvimento de tecnologia e pela onipresença de dados. As iniciativas emergentes relacionadas às novas tecnologias usadas nas cidades inteligentes, na Internet das Coisas e nos sistemas ciber-físicos também gerarão uma grande quantidade de dados que exigem especialistas em ciência de dados. Há uma necessidade urgente de graduados qualificados em análise de dados em larga escala.
Segundo Abelia, existe um déficit preocupante de pessoas com fortes habilidades técnicas na Noruega. A distância entre as necessidades e os conhecimentos disponíveis varia de 24 a 113%. O melhor cenário sugere que, até 2030, uma em cada quatro posições de TIC estará vaga.
A McKinsey estima que nos EUA haja uma carência de 140.000 a 190.000 pessoas com experiência analítica e 1,5 milhão de gerentes e analistas com habilidades para entender e tomar decisões com base na análise de big data. Isso é estimado como uma lacuna de 50-60% na demanda por especialistas analíticos. Um relatório da Royal Statistical Society no Reino Unido destacou que 80% das organizações já estão tendo problemas para encontrar o conjunto de habilidades para atender à demanda crescente.
A maioria das grandes empresas que dependem de tecnologia da informação precisa de pessoas com experiência em Ciência de Dados. Este diploma de bacharel, portanto, fornece uma qualificação única para lidar com desafios em uma variedade de organizações e setores da indústria.
Estudos adicionais
Os alunos que desejam mais treinamento em ciência de dados podem se inscrever para estudos de nível de mestrado relacionados à computação, análise de dados ou ciência de dados em uma variedade de instituições de ensino superior, tanto na Noruega como internacionalmente. Os graduados que desejam seguir estudos de nível de doutorado poderão então se inscrever para essas oportunidades de estudo na Noruega ou em outros países.