Andmeteaduse bakalaureus

Üldine

Loe lähemalt selle programmi kohta ülikooli kodulehel

Programmi kirjeldus

119623_Capturadepantalla2019-08-12alas16.59.11.png


DataScience



Seda programmi õpetatakse inglise keeles. Data Science bakalaureuseprogrammi eesmärk on arendada oskusi, mis on vajalikud globaalses mastaabis käsitletavate andmete ladestumiseks. Õpilased õpivad müra vähendama ja kasutama automatiseeritud analüütilisi tööriistu, et luua suurandmetest kasulikke teadmisi.

PROGRAMMI STRUKTUUR

Esimene aasta

Esimesel aastal saavad õpilased põhiteoreetilised teadmised, mida nad vajavad andmeteadlasteks saamiseks. Programm põhineb matemaatilisel alusel, millele tuginedes saavad õpilased järgmistel aastatel aru programmeerimisest, statistikast, masinõppest ja andmehaldusest. Kursused toimuvad enamasti loengute ja kaaskursustena.

Moodulid

  • Arvutustehnika matemaatilised alused
  • Programmitöö alused
  • Arvutus
  • Praktiline Unix
  • Lineaaralgebra
  • Andmestruktuurid ja algoritmid
  • Kombinatoorika ja graafikud
  • Operatsioonisüsteemid
  • Andmebaasid
  • Capstone'i projekt
  • Seminarid ja töötoad

Teine aasta

Teisel aastal, õpilased õpivad programmeerimine, statistika ja masin õppe lisaks kursusi, mis lisaks sellele kindlaks matemaatilise aluse nad vajavad andmete teadust.

Teine aasta sisaldab ka kursusi, mis hakkavad hõlmama tohutult kasulikke andmetöötlusvahendeid ja tehnilisi kirjutusvahendeid. Enamik kursusi nõuab praktilisi kursusi ja kursusprojekti, mis võimaldab õpilastel end kurssi viia selles valdkonnas kasutatavate väljakutsete ja lähenemisviisidega. Õpilased hakkavad ka arendama tarkvara Capstone projekti jaoks.

Selle aasta lõpuks saavad õpilased kirjutada programme, kasutada esmaseid teaduse tööriistu ja viia läbi andmete analüüsi ning on valmis programmi viimasel aastal õppima rakenduskursusi.

Moodulid

  • Tõenäosusteooria
  • JAVA
  • Sissejuhatus statistikasse
  • Paralleelne ja hajutatud andmetöötlus
  • Sissejuhatus optimeerimisse
  • Masinõpe
  • Python massilise andmeanalüüsi jaoks
  • Stokhastilised protsessid
  • Sissejuhatus arvutivõrkudesse
  • Kumer optimeerimine
  • Kirjutamine, dokumentatsioon, Tex, Javadoc
  • Arvutatavus ja keerukus
  • R, MATLAB, SPSS
  • Sissejuhatus krüptograafiasse
  • Capstone'i projekt
  • Seminarid ja töötoad

Kolmas aasta

Kolmanda, viimase aasta jooksul lõpetavad õpilased programmeerimise ja andmete analüüsi õpingud ning keskenduvad peamiselt infoteaduse rakendustele. Programm pakub palju praktilisi ja interdistsiplinaarseid kursusi. Kursusi õpetavad teadlased ja spetsialistid, kes praktiseerivad kursusi, mida nad õpetavad kas akadeemiliselt või oma ala erialaste kogemuste jagamise kaudu.

Moodulid

  • Infoteooria
  • Tarkvaraarenduse protsess
  • Masinõpe
  • Mapeduce
  • Stohhastiline ja üldskaala optimeerimine
  • Bioinformaatika
  • Performance-orienteeritud andmetöötlus
  • Suurandmed ja kujunemisjärgus tehnoloogiad
  • Arvutuslik genoomika
  • Interaktsiooni kujunduse tutvustus
  • Pildianalüüs
  • Tehniline projektijuhtimine
  • Algoritmid bioinformaatikas
  • Andmete visualiseerimine
  • Ökonomeetria
  • Juhtimine ja grupidünaamika
  • Veebigraafikud
  • Teksti kaevandamine
  • Capstone'i projekt
  • Seminarid ja töötoad

Kõigi meie pakutavate klasside ülevaate leiate meie 2019-2020 akadeemilisest ajakavast.

MATEMA TEISELE KEELEL (MSL)

Harbour.Space, kõigi tehnikatudengite peamine nõue on väga hea matemaatikatase. Kõigil, kel puudub tugev matemaatika vundament, kuid kes soovivad õppida, on meie sihtasutuse kursusel oma kodu. Õpilased omandavad kõik põhiteadmised ja oskused, mida on vaja õpingute jätkamiseks infotehnoloogia, andmeteaduse või küberturbe alal. MSL-i lõpetamine tähendab uste avamist, et kandideerida Harbour.Space University ja mõnes muus maailmas kõrgelt hinnatud tehnikaülikoolis.

Programmi juhtimine

Konstantin Mertsalov
alt = "Konstantin Mertsalov
Ratsionaalse säilitamise Euroopa tarkvaraarenduse direktor Ph.D.
alt = "Konstantin Mertsalov on ülemaailmselt juhtiv tarkvaraarenduse ettevõtte Rational Enterprise arendusdirektor, mis on spetsialiseerunud ettevõtte teabehaldusele.
Algselt Venemaalt kolis ta 1998. aastal New Yorki, et õppida informaatikat ja rakenduslikku matemaatikat ning jätkas akadeemilist karjääri Rensselaeri Polütehnilise Instituudi doktorikraadiga. suurtes dünaamilistes sotsiaalvõrgustikes. Ta on masinõppe, teabe levitamise suhtlusvõrgustikus, semantilise veebiotsingu, struktureerimata andmete, suurandmete ja andmeanalüütika ekspert. Ta töötas välja otsingumootori U Rank, mis võimaldab inimestel otsingutulemusi korraldada, redigeerida ja märkusi teha ning teavet jagada.

Andrei Raigorodskii
alt = "Andrei Raigorodskii
Diskromaatilise matemaatika osakonna juhataja, Ph.D.
Füüsika ja matemaatika DSci alt = "Andrei Raigorodskii on Moskva Lomonosovi mehaanika- ja matemaatikateaduskonna matemaatilise statistika ja stohhastiliste protsesside osakonna professor, diskreetse matemaatika osakonna õppetool ja Data Science bakalaureuse programmi juhataja Moskva Füüsika ja Tehnoloogia Instituut, innovatsiooni ja kõrgtehnoloogia teaduskond, uue majanduskooli ja majanduskõrgkooli ühise bakalaureuse programmi professor ning Yandexi andmeanalüüsikooli diskreetse analüüsi, tõenäosusteooria ja graafikute professor koos oma teaduskonnaga juhtimine Harbour.Space'is.

Lisateavet leiate meie arvutiteaduse programmist !

Viimati uuendatud apr 2020

Teave kooli kohta

Harbour.Space is an innovative private university that combines technology and design, taught by industry leaders from around the world. The university is located in Barcelona, Spain and Bangkok, Thai ... Loe edasi

Harbour.Space is an innovative private university that combines technology and design, taught by industry leaders from around the world. The university is located in Barcelona, Spain and Bangkok, Thailand. Näita vähem