Bakalaureusekraad rakenduslikes andmeteadustes (veebis ja ülikoolilinnakus)

IT-haridus, mis keskendub suurenevale vajadusele suurandmete analüüsi järele. Rakenduslik andmeteadus õpetab teile teaduslikke meetodeid andmetega praktilisel ja asjakohasel viisil töötamiseks.

Andmete plahvatus

Me elame andmete ajastul! Andmeid tuleb igalt poolt - postitused sotsiaalmeedia saitidele, veebimüügitehingud, kliima- ja liiklusandurid, GPS-i võimaldavad seadmed, mobiiltelefonisüsteemid, transpordivõrgud, tööstussüsteemid, tervishoid ja asjade Internet. Nii inimesed kui ka masinad genereerivad andmeid pidevalt kiireneva kiirusega. IBM hindab, et iga päev genereeritakse 2,5 kvintilli baiti andmeid ning ainuüksi viimase kahe aasta jooksul on 90% olemasolevatest andmetest loodud.

Suurandmete arv ja arvukate, mitmekesiste spetsiaalsete andmekogumite kättesaadavus tähendab, et andmeeksperte on vaja töötada kõigis ainevaldkondades, sealhulgas teaduses, tööstuses ja valitsuses, kogu andmete elutsükli vältel alates hankimisest, puhastamisest ja uurimisest analüüsi, visualiseerimise ja kommunikatsiooni juurde. See on andmeteadlase domeen.

Bakalaureuseõppe jooksul õpivad õpilased selles valdkonnas töötamiseks vajalikke teoreetilisi aluseid, samuti andmetöötluse valdkonnas kasutatavate tööriistade ja tehnikate praktilist rakendamist. See hõlmab andmete haldamist, analüütikat ja visualiseerimist, tarkvara arendamist ja juurutamist, matemaatilist ja statistilist analüüsi ning tehisintellekti ja masinõpet.

Programmi teave

Järgmine käivitamine:

• 10. august 2020

Ülikoolilinnak:

• Kristiansand
• Online-uuringud

Kestus:

• 3 aastat

Programmi keel:

• Inglise

Programmi struktuur

Programmi esimese aasta eesmärk on välja töötada andmeteadlaste nõutavad vundamendioskused. Selle õppeaasta jooksul arendavad õpilased teadusuuringute ja projektijuhtimise kõrval ka programmeerimis-, matemaatika-, võrgustiku- ja andmehaldusoskusi.

Teise õppeaasta jooksul arendavad õpilased oma programmeerimis- ja tarkvaraarendusoskusi veelgi. Samuti uurivad nad statistika analüüsimise tööriistu ja tehnikaid ning uurivad NoSQL-i andmesalvestustehnoloogiaid.

Oma viimasel aastal saavad õpilased praktilise kogemuse suurandmete analüüsi ja andmete visualiseerimise alal ning arendavad masinõppe põhimõtteid kasutades rakendusi. See aasta hõlmab ka võimalust arendada valdkonnapõhist praktilist ekspertiisi, uurides andmevajadusi nafta- ja gaasitööstuse, inseneri- ja infotehnoloogiasektorite või ühiskonnaga seotud valitsemissektori ja tervishoiu sektorites.

Pärast kraadi omandamist on lõpetajatel vajalik teoreetiline ja praktiline pädevus töötada erinevates tööstusharudes erinevat tüüpi organisatsioonides. Lõpetajad saavad ka kvalifikatsiooni oma teadmiste edasiarendamiseks edasiste õpingute kaudu.

Kursused

Aasta 1:

• Probleemipõhised õppe- ja uurimismetoodikad
• Infoturbe sissejuhatus
• Arvutustehnika professionaalsed aspektid
• Sissejuhatus programmeerimisse
• Diskreetne matemaatika
• Võrgupõhimõtted
• Programmeerimine ja andmebaasid
• Stuudio projekti töö

2. aasta:

• Objekt-orienteeritud programmeerimine
• Failisüsteemide töötamine
• NoSQL andmebaasid
• Statistilise analüüsi tööriistad ja tehnikad
• Professionaalse tarkvara arendamine
• Algoritmid ja andmestruktuurid
• Stuudio projekti töö

3. aasta:

• Lõpuaasta projekt
• Big Data Analytics
• Andmete visualiseerimine
• Masinõpe
• Valikuline
• Valikuline

Valikained:

• Nutikad ühiskonnad, tervis, ühiskond ja meedia
• Nutikad tehnoloogiad: arvuti, telekommunikatsioon ja küberturve
• Nutikad tööstused: nafta, gaas ja inseneritööd
• Looduslik keelte töötlemine
• Krüptograafia ja steganograafia
• Intsidentide juhtimine
• Edasine diskreetne matemaatika
• Puhas matemaatika informaatikas

Õpitulemused

Teadmised:

• Tal on laiad teadmised oluliste teemade, teooriate, põhimõtete ja probleemide kohta infoteaduses, suurandmete analüütikas ja sellega seotud valdkondades ning nendega seotud teoreetiliste ja digitaalsete protsesside, tööriistade ja meetodite kohta andmepõhiste probleemsete olukordade uurimiseks.
• Tunneb käimasolevat teadus- ja arendustööd suurandmete analüüsi ja andmeteaduse valdkonnas.
• Tal on teadmised peamiste tarkvaraarenduse ja andmeanalüüsi põhimõtete, teooriate, tööriistade ja tehnikate kohta suurte heterogeensete andmekogumitega töötamiseks, kuidas neid rakendada erinevates andmepõhistes valdkondades ja olukordades ning kuidas hinnata nende tõhusust ja tulemusi saadud nende rakendusest.
• Oskab täiendada oma teadmisi infotehnoloogia alal akadeemiliste õpingute, teadustöö ja professionaalse arengu kaudu.
• Omab teadmisi suurandmete analüüsi ja andmeteaduste ajaloost ja arengust, sealhulgas peamistest andmetöötluse valdkonna tööriistadest, tehnikatest ja tehnoloogiatest, ning nende minevikust ja võimalikust tulevasest mõjust teaduse funktsioonile, juhtimisele, analüüsile ja arengule; tööstus ja ühiskond.
• Mõistab suurandmete hankimise ja analüüsimisega seotud juriidilisi ja eetilisi probleeme ning suurandmete analüüsi tulemuste tutvustamist sidusrühmadele.
• Tal on teadmised andmeteaduste põhimõtete ning statistiliste ja analüütiliste tööriistade ja tehnikate rakendamisest keerukates teaduse, ühiskonna ja tööstuse valdkondades.

Oskused:

• Oskab rakendada andmeanalüüsivahendite ja -tehnikate akadeemilisi ja teoreetilisi teadmisi ning käimasolevat teadus- ja arendustööd praktiliste ja teoreetiliste andmeteaduste probleemide lahendamisel, et teha põhjendatud, teadlikke ja põhjendatud otsuseid ning valikuid.
• Oskab kajastada oma akadeemilist praktikat ja ametialast arengut, tuvastada parandamist vajavad valdkonnad ja kohaneda andmete analüüsi ja visualiseerimise tööriistade, tehnikate ja tehnoloogia edaspidiste arengutega.
• Oskab leida, hinnata ja viidata asjassepuutuvale teabele ja õppeainele ning esitada seda andmepõhiseid probleeme valgustaval viisil.
• Oskab sobivaid ja tõhusaid asjakohaseid andmeanalüüsi tehnoloogiaid ja statistilisi tehnikaid kasutades leida, hankida, manipuleerida ja analüüsida suuri heterogeenseid andmekogumeid.
• Oskab erinevatest matemaatilistest ja masinõppe tööriistadest ning meetoditest andmete abil tähendust eraldada ja andmeid tõlgendada.
• Oskab valida ja kasutada peamisi digitaalseid tööriistu ja tehnikaid andmete ja suurandmete analüüsi tulemuste visuaalseks visualiseerimiseks sobival ja professionaalsel viisil, et arendada ja esitada informatiivseid teadmisi andmepõhistest probleemsetest olukordadest.
• Oskab kriitiliselt valida ja rakendada uurimistööl põhinevaid erinevaid analüütilisi ja metoodilisi probleemilahendusmeetodeid ning oskab lahendusi tõlgendada ja tulemusi asjakohaselt esitada.
• Oskab tuvastada infotehnoloogiaprojektide sidusrühmi ja suhelda, võrgustada ning teha nende sidusrühmadega sobivat koostööd vastavalt projekti vajadustele ja tulemuste võimalikule mõjule.

Üldpädevus:

• Oskab andmeteadlasena tuvastada ja asjakohaselt tegutseda akadeemilises ja kutsepraktikas tekkivate keerukate eetiliste küsimuste korral.
• Oskab aja jooksul, üksi või grupi osana, kavandada, teostada ja juhtida mitmesuguseid ülesandeid ja andmeteadusega seotud projekte edukaks lõpuleviimiseks ja kooskõlas asjakohaste eetikanõuete ja põhimõtetega.
• Oskab tõhusalt edastada teoreetilise, praktilise ja teaduspõhise akadeemilise töö tulemusi, kasutades sobivaid suhtlusvorme (elektrooniliselt, suuliselt ja / või kirjalikult), et esitada teooriaid, argumente, probleeme ja lahendusi asjakohasel, professionaalsel viisil.
• Oskab suhelda ja vahetada arvamusi, ideid ja muid teemasid, näiteks teooriaid, probleeme ja lahendusi, andmetega ja / või sellega seotud valdkondades kogemuste ja / või kogemustega teistega, valides ja rakendades sobivaid suhtlusmeetodeid, aidates seeläbi kaasa arengule heade tavade kohta andmeteaduste kogukonnas.
• Oskab tegeleda eneserefleksiooniga osana elukestva õppe strateegiast, mida nõutakse infotehnoloogia spetsialistilt ja reflektiivselt tegelejalt.
• Tunneb infoteaduse ja sellega seotud erialade praegust ja uut mõtlemist ning suundumusi.

Karjäärivõimalused

Selle bakalaureuseprogrammi teadmisi ja oskusi soovitakse, kuna paljud trendinäitajad viitavad andmeteadusele ja suurandmetega seotud probleemidele üha suureneva tähtsusega paljude ärisektorite jaoks. Seda on viimastel aastatel ajendanud tehnoloogia areng ja andmete üldlevinud ulatus. Uutes linnades, asjade Internetis ja küberfüüsikalistes süsteemides kasutatavate uute tehnoloogiatega seotud algatustes saadakse ka tohutul hulgal andmeid, mis nõuavad andmeteaduse spetsialiste. Äärmiselt vajalik on suuremahulise andmeanalüüsi vilunud lõpetanu.

Abelia sõnul on Norras tugevate tehniliste oskustega inimeste murettekitav puudujääk. Kaugus vajaduste ja olemasolevate teadmiste vahel on vahemikus 24–113 protsenti. Parima stsenaariumi kohaselt on 2030. aastaks iga neljas IKT ametikoht vaba.

McKinsey hinnangul on USA-st puudu 140 000 - 190 000 analüütilise ekspertiisiga inimesest ning 1,5 miljonist juhist ja analüütikust, kellel on oskused suurandmete analüüsi põhjal aru saada ja otsuseid vastu võtta. See on hinnanguliselt 50–60% lõhe nõudluses analüütiliste ekspertide järele. Suurbritannia kuningliku statistikaühingu aruandes on rõhutatud, et 80% -l organisatsioonidest on juba probleeme kasvava nõudluse rahuldamiseks vajalike oskuste leidmisega.

Enamikul suurtel ettevõtetel, kes tuginevad infotehnoloogiale, on vaja inimesi, kellel on andmeteaduse alal teadmisi. See bakalaureusekraad annab seetõttu ainulaadse kvalifikatsiooni väljakutsetega toimetulemiseks erinevates organisatsioonides ja tööstussektorites.

Edasised uuringud

Üliõpilased, kes soovivad andmetöötluse täiendõpet, saavad kandideerida arvutustehnika, andmeanalüütika või andmeteadusega seotud magistriõppesse erinevates kõrgkoolides nii Norras kui ka rahvusvaheliselt. Lõpetajad, kes soovivad jätkata doktoriõppes, saavad seejärel taotleda selliseid õppimisvõimalusi Norras või mujal.