NOVA IMS - Information Management School

Степень бакалавра в области науки о данных

Эта степень адресована всем выпускникам старших классов, которые стремятся стать специалистами по данным. Таким образом, цикл обучения подходит для всех студентов, которые хотят получить углубленную подготовку по новейшим технологиям науки о данных и искусственного интеллекта, основанным на автоматическом логическом мышлении, методах и методах управления данными, а также приложениях машинного обучения.

Курс направлен на подготовку узкоспециализированных специалистов, которые позволят организациям воспользоваться огромным объемом данных, которыми они в настоящее время располагают.

Учебный план соответствует 180 ECTS, из которых 150 ECTS соответствуют обязательным учебным единицам (первые 5 семестров) и 30 ECTS соответствуют факультативным учебным единицам (последний семестр курса), которые будут выбраны каждым Студентом из числа широкий выбор учебных модулей.

1 курс – осенний семестр

• Архитектура компьютеров
• Фундаментальные аспекты науки о данных
• Информационные системы
• Введение в программирование
• Линейная алгебра

1 курс – весенний семестр

• Алгоритмы и структуры данных
• Введение в искусственный интеллект
• Введение в вычислительное мышление и науку о данных
• Математический анализ I
• Математический анализ II
• Личное развитие я
• Статистика и распределения вероятностей

2 курс – осенний семестр

• Предварительная обработка и визуализация данных
• Базы данных
• Машинное обучение я
• Программирование для науки о данных
• Статистические выводы

2 курс – весенний семестр

• Хранилище больших данных
• Методы прогнозирования
• Машинное обучение II
• Алгоритмы оптимизации
• Регрессивный анализ

3 курс – осенний семестр

• Анализ больших данных
• Проект Capstone
• Глубокое обучение
• Этические, социальные и правовые аспекты искусственного интеллекта
• Личностное развитие II
• Text Mining

3-й год — весенний семестр: студенты должны выбрать 30 ECTS из следующих учебных единиц:

• Цифровые инновационные проекты
• Предпринимательство и анализ проектов
• Геопространственная аналитика
• Информатика и информационное право
• Семинар по информационным системам
• Информационные технологии, управление и управление услугами
• Инновационный менеджмент
• Сетевой анализ
• Процессный интеллект
• Управление рисками
• Веб-аналитика
• Веб-маркетинг и электронный бизнес

Степень бакалавра в области науки о данных направлена на усиление промежуточного этапа между сбором данных и принятием решений на их основе, то есть на разработку передовых методов науки о данных и искусственного интеллекта. С этой целью курс обучения принимает в первую очередь техническую перспективу. Цель состоит в том, чтобы обеспечить глубокие знания фундаментальных методологий и концепций, предоставить студенту возможность обновлять более конкретные технические знания и идти в ногу с быстрым развитием этого сектора.

В этом контексте выпускник в области науки о данных должен:

• Понимать теоретические основы статистики, методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
• Определить и понять наиболее эффективный алгоритм для каждой конкретной задачи.
• Проектируйте и разрабатывайте современные алгоритмы обработки данных.
• Тесно сотрудничать с ИТ-специалистами для интеграции алгоритмов Data Science в существующие системы.
• Выявляйте основные закономерности и извлекайте полезную информацию из большого объема разнородных данных, существующих в организациях.
• Владеть широко используемыми статистическими процедурами, структурами, методами и системами машинного обучения.
• Стимулировать интерес к научным достижениям в области науки о данных и искусственного интеллекта.

Степень бакалавра в области науки о данных позволяет быстро интегрироваться в самые разные сферы деятельности, а именно: компании информационных технологий, коммуникационные компании, банковское дело, страхование, розничная торговля, телекоммуникации, коммунальные компании, биомедицинские компании, фармацевтика, государственное управление и промышленные компании. Основные профессиональные возможности:

• Большой аналитик данных
• Научный сотрудник
• Инженер данных
• Специалист по системам искусственного интеллекта
• Специалист по машинному обучению
• Специалист по разработке алгоритмов автоматического обучения.