Licenciatura (con honores) en ciencia de datos

General

Descripción del programa

La ciencia de datos es un campo de rápido crecimiento e interdisciplinario que consiste en extraer conocimiento e información de los datos para ayudar a comprender un área problemática y tomar decisiones. Para hacer esto, el científico de datos debe dominar una gran cantidad de dominios que van desde las Matemáticas hasta la Computación (aspectos fundamentales y tecnológicos) al mismo tiempo que tiene un amplio conocimiento para proponer los mejores modelos posibles y poder interpretar los resultados de la manera más eficiente. formas eficientes.

Los científicos de datos deberían poder desarrollar algoritmos para procesar datos, visualizarlos y analizarlos utilizando herramientas estadísticas convencionales o técnicas como el aprendizaje automático. Hay una creciente demanda de profesionales de datos en los sectores público y privado a medida que crece la cantidad de datos generados y las tecnologías modernas como Internet de las cosas (IoT), Big Data y Cloud Computing se vuelven más frecuentes. Este Bachillerato es un programa de tres años, administrado conjuntamente por la University of Mauritius y la Universidad de París-Sena, Francia.

El objetivo de esta licenciatura es permitir la capacitación de científicos de datos en un amplio espectro de conocimiento en diferentes dominios. También se ofrecen cursos introductorios en campos en los que se aplicará la ciencia de datos, como matemáticas, estadísticas y física, para garantizar que los estudiantes reciban los conocimientos y las habilidades analíticas necesarias para transformar los datos en inteligencia.

Las perspectivas laborales para los graduados existen en los campos de la Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Análisis de Negocios, Inteligencia de Negocios, Banca, Inteligencia Artificial, Desarrollo de Software, Estadísticas y Marketing Digital, entre otros. Los módulos de Nivel 1 y 2 cubren los temas fundamentales en Matemáticas y Computación. También se ocupan de los aspectos técnicos del campo. Los módulos han sido diseñados para impartir a los estudiantes una amplia gama de habilidades, así como la aptitud para lidiar con un campo en constante cambio. Los módulos de nivel 3 son módulos especializados que atienden a la innovación en el campo. Los estudiantes realizarán investigaciones y proyectos que les permitirán reunir una gran cantidad de conceptos del programa.

Objetivos

El programa ha sido diseñado para permitir a los estudiantes:

  • Adquirir habilidades de resolución de problemas que les permitirán transformar los datos en inteligencia;
  • Tener un conocimiento profundo de las responsabilidades profesionales relacionadas con el uso de técnicas de ciencia de datos en las organizaciones;
  • Adquirir y aplicar habilidades analíticas que les permitirán trabajar con datos de redes sociales, web y motores de búsqueda;
  • Analice un problema complejo y tome decisiones informadas basadas en el análisis de datos existentes y califique las diferentes soluciones propuestas;
  • Participar en diferentes actividades que involucran la resolución de problemas y el pensamiento crítico para analizar problemas de negocios, proponer e implementar soluciones;
  • Impartir habilidades técnicas y blandas esenciales en los graduados que permitan una transición sin problemas a la industria; y
  • Demostrar la capacidad de ser un miembro productivo del equipo en un contexto de ciencia de datos y entorno empresarial.

Competencias

Después de completar con éxito este programa, los graduados deben estar equipados con las siguientes competencias:

  • Habilidades analíticas, de resolución de problemas y de programación;
  • Habilidades de comunicación efectiva, adaptabilidad y flexibilidad;
  • Habilidades de gestión de proyectos; y
  • Datos y habilidades de análisis empresarial.

Los resultados del aprendizaje

Al final de este programa, el estudiante debe poder:

  • Analizar problemas comerciales o sociales o económicos y aplicar el conocimiento de la ciencia de datos para proporcionar soluciones efectivas y eficientes;
  • Use herramientas y técnicas para modelar e implementar soluciones de ciencia de datos;
  • Llevar a cabo análisis estadísticos de datos, incluidos los pasos de limpieza de datos y la creación de imágenes como parte del paso de análisis exploratorio de datos;
  • Aplicar habilidades analíticas para sistemas empresariales, inteligencia de negocios y campos emergentes en ciencia de datos;
  • Interpretar los resultados obtenidos de los análisis tanto gráfica como numéricamente, y
  • Demuestre la capacidad de trabajar en proyectos de equipo y comunicarse de manera efectiva utilizando habilidades verbales y escritas.

Métodos de enseñanza y aprendizaje

El programa Bachelor Data Science consta de horas de contacto docente, autoestudio y otras actividades de aprendizaje. Los métodos de enseñanza pueden incluir conferencias presenciales, entrega en línea, tutoriales o sesiones prácticas. Otras actividades de aprendizaje pueden incluir lo siguiente:

  • Trabajando en tareas;
  • Sentarse para los exámenes de clase y el tiempo de preparación para el mismo;
  • Sentado para exámenes y tiempo de preparación para el mismo;
  • Trabajo en equipo;
  • Asistir a talleres / conferencias recomendados por el Departamento / Facultad;
  • Trabajo de campo;
  • Visitas al sitio / viajes;
  • Prácticas adicionales;
  • Presentaciones entre pares;
  • Aprendizaje experimental;
  • Colocaciones / Pasantías;
  • Conferencias de invitados.

Requisitos de entrada

requerimientos generales

Según los requisitos generales de ingreso para la admisión a la Universidad para títulos universitarios.

Requisitos específicos del programa

Al menos 2 pases de nivel 'A' de la CME, incluidas las matemáticas y cualquier otra asignatura de ciencias.

Para el sistema de la escuela secundaria francesa: solicitantes con Stream S for Science. O cualquier calificación equivalente aceptable para la Universidad.

Créditos mínimos de LCCS requeridos

  • Para obtener el título de grado Para obtener el título de grado en Bachelor Data Science, el estudiante debe obtener al menos 192 créditos LCCS, incluidos los módulos Créditos LCCS Créditos mínimos LCCS para módulos básicos 165 Proyecto 18 Pasantía 9 TOTAL 192.
  • Para cada año académico, los estudiantes pueden inscribirse para un mínimo de 3 créditos LCCS y un máximo de 48 créditos LCCS por semestre.
  • Puntos de salida Este programa no prevé puntos de salida (en un nivel inferior).

Evaluación y plazos

La evaluación para cada módulo puede basarse en uno o una combinación de lo siguiente:

  • Evaluación continua (trabajo en equipo e individual)
  • Evaluación de software
  • Evaluación de cartera
  • Examen oral o escrito

Los detalles específicos y / o la fórmula para el cálculo de la nota final se proporcionan en el Catálogo de módulos para cada módulo.

Última actualización Mar 2020

Acerca de la escuela

The University of Arizona, or UA, is a premier, public research university. The National Science Foundation ranks the UA 23rd in research and development expenditures among U.S public universities and ... Más información

The University of Arizona, or UA, is a premier, public research university. The National Science Foundation ranks the UA 23rd in research and development expenditures among U.S public universities and colleges and 38th among U.S public and private universities. Menos información