Licenciado en Ciencias de Datos Aplicados (en línea y en el campus)

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2 ubicaciones disponibles
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Descripción del programa

Licenciado en Ciencias de Datos Aplicados

Educación de TI centrada en la creciente necesidad global de análisis de big data. Applied Data Science le enseña métodos científicos para trabajar con datos de una manera práctica y relevante.

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La explosión de datos

¡Estamos viviendo en la era de los datos! Los datos provienen de todas partes: publicaciones en sitios de redes sociales, transacciones de ventas en línea, sensores de clima y tráfico, dispositivos habilitados para GPS, sistemas de teléfonos celulares, redes de transporte, sistemas industriales, atención médica e Internet de las cosas. Los datos están siendo generados a un ritmo constantemente acelerado tanto por humanos como por máquinas. IBM estima que cada día se generan 2.5 quintillones de bytes de datos, con el 90% de los datos existentes que se han creado solo en los últimos dos años.

El auge de Big Data y la disponibilidad de numerosos y diversos conjuntos de datos especializados significa que se necesitan expertos en datos para trabajar en todos los dominios temáticos, incluidos la ciencia, la industria y el gobierno, trabajando en todo el ciclo de vida de los datos, desde la adquisición, la limpieza y la exploración hasta análisis, visualización y comunicación. Este es el dominio del Data Scientist.

A lo largo del programa de licenciatura, los estudiantes aprenderán los fundamentos teóricos necesarios para trabajar en este dominio, así como la aplicación práctica de herramientas y técnicas utilizadas en el campo de la ciencia de datos. Esto incluye gestión de datos, análisis y visualización, desarrollo e implementación de software, análisis matemático y estadístico, e inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Información del programa

Próxima puesta en marcha:

  • 10 de agosto de 2020

Campus:

  • Kristiansand
  • Estudios en linea

Duración:

  • 3 años

Idioma del programa:

  • Inglés

Estructura del programa

El primer año del programa ha sido diseñado para desarrollar una amplia gama de habilidades básicas requeridas por los científicos de datos. Durante este año de estudio, los estudiantes desarrollarán habilidades de programación, matemáticas, redes y gestión de datos junto con la investigación y la gestión de proyectos.

Durante el segundo año de estudio, los estudiantes desarrollarán aún más sus habilidades de programación y desarrollo de software. También explorarán herramientas y técnicas estadísticas para el análisis de datos y explorarán las tecnologías de almacenamiento de datos NoSQL.

En su último año, los estudiantes obtendrán experiencia práctica en análisis de big data y visualización de datos y desarrollarán aplicaciones utilizando principios de aprendizaje automático. Este año también incluye la oportunidad de desarrollar experiencia práctica específica de dominio, explorando los requisitos de datos de los sectores industriales de Petróleo y Gas, Ingeniería y Tecnología de la Información, o sectores relacionados con la sociedad de Gobierno y Salud.

Después de completar el grado, los graduados tendrán la competencia teórica y práctica requerida para trabajar en una variedad de industrias dentro de numerosos tipos de organizaciones. Los graduados también estarán calificados para continuar desarrollando su experiencia a través de estudios adicionales.

Cursos

Año 1:

  • Aprendizaje basado en problemas y metodologías de investigación
  • Introducción a la seguridad de la información
  • Aspectos profesionales de la informática
  • Introducción a la Programación
  • Matemáticas discretas
  • Principios de red
  • Programación y Bases de Datos
  • Trabajo de proyecto de estudio

Año 2:

  • Programación orientada a objetos
  • Sistemas de archivos operativos
  • Bases de datos NoSQL
  • Herramientas y técnicas de análisis estadístico
  • Desarrollo de software profesional
  • Algoritmos y estructuras de datos
  • Trabajo de proyecto de estudio

Año 3:

  • Proyecto final del año
  • Big Data Analytics
  • Visualización de datos
  • Aprendizaje automático
  • Electivo
  • Electivo

Electivos:

  • Sociedades inteligentes Salud, sociedad y medios
  • Tecnologías inteligentes: informática, telecomunicaciones y ciberseguridad
  • Industrias inteligentes: petróleo, gas e ingeniería
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Criptografía y esteganografía
  • Administracion de incidentes
  • Más Matemáticas Discretas
  • Matemática Pura para la Computación

Los resultados del aprendizaje

Conocimiento:

  • Tiene un amplio conocimiento de los temas, teorías, principios y problemas importantes en ciencia de datos, análisis de big data y campos relacionados, y los procesos, herramientas y métodos teóricos y digitales asociados para investigar situaciones problemáticas basadas en datos.
  • Está familiarizado con el trabajo actual de investigación y desarrollo en el dominio de análisis de big data y ciencia de datos.
  • Tiene conocimiento de los principios clave de desarrollo de software y análisis de datos, teorías, herramientas y técnicas para trabajar con grandes conjuntos de datos heterogéneos, cómo aplicarlos en una variedad de dominios y situaciones basadas en datos, y cómo evaluar su eficacia y los resultados obtenidos desde su aplicación.
  • Puede actualizar sus conocimientos en el área de la ciencia de datos a través del estudio académico, la investigación y el desarrollo profesional.
  • Tiene conocimiento de la historia y el desarrollo de análisis de big data y ciencia de datos, incluidas las principales herramientas, técnicas y tecnologías en el dominio de la ciencia de datos, y su impacto pasado y potencial futuro en la función, gestión, análisis y desarrollo de la ciencia, la industria y sociedad.
  • Comprende las cuestiones legales y éticas relacionadas con la obtención y el análisis de big data, y presenta los resultados del análisis de big data a las partes interesadas.
  • Tiene conocimiento de la aplicación de los principios de la ciencia de datos, y herramientas y técnicas estadísticas y analíticas, dentro de complejos campos científicos, sociales e industriales.

Habilidades:

  • Puede aplicar el conocimiento académico y teórico de las herramientas y técnicas de análisis de datos, más el trabajo de investigación y desarrollo actual, a problemas prácticos y teóricos de ciencia de datos, para tomar decisiones y elecciones bien fundamentadas, informadas y justificadas.
  • Puede reflexionar sobre su propia práctica académica y desarrollo profesional, identificar áreas de mejora y adaptarse a futuros desarrollos en análisis de datos y herramientas de visualización, técnicas y tecnología.
  • Es capaz de encontrar, evaluar y referirse a información relevante y temas académicos y presentarla de manera que arroje luz sobre problemas basados en datos.
  • Puede localizar, adquirir, manipular y analizar grandes y heterogéneos conjuntos de datos de manera adecuada y efectiva utilizando tecnologías de análisis de datos y técnicas estadísticas apropiadas.
  • Es capaz de extraer significado e interpretar datos, utilizando una variedad de herramientas y métodos matemáticos y de aprendizaje automático.
  • Puede seleccionar y utilizar las herramientas y técnicas digitales primarias para visualizar datos y los resultados del análisis de big data de manera adecuada y profesional, con el fin de desarrollar y presentar conocimientos informativos sobre situaciones problemáticas basadas en datos.
  • Puede seleccionar críticamente y aplicar una gama de técnicas analíticas y metodológicas de resolución de problemas, basadas en la investigación, y poder interpretar las soluciones y presentar los resultados de manera adecuada.
  • Es capaz de identificar a las partes interesadas de los proyectos de ciencia de datos y comunicarse, establecer redes y colaborar con estas partes interesadas de manera adecuada de acuerdo con los requisitos del proyecto y los posibles impactos de los resultados.

Competencia general:

  • Es capaz de identificar y actuar adecuadamente sobre cuestiones éticas complejas que surgen dentro de la práctica académica y profesional como Científico de Datos.
  • Es capaz de planificar, ejecutar y administrar una variedad de tareas y proyectos relacionados con la ciencia de datos a lo largo del tiempo, solo o como parte de un grupo, para una conclusión exitosa y de acuerdo con los requisitos y principios éticos relevantes.
  • Puede comunicar los resultados del trabajo académico teórico, práctico y basado en la investigación de manera efectiva utilizando formas apropiadas de comunicación (electrónica, oral y / o escrita) para presentar teorías, argumentos, problemas y soluciones de manera adecuada y profesional.
  • Puede comunicarse e intercambiar opiniones, ideas y otros temas, tales como teorías, problemas y soluciones, con otros con antecedentes y / o experiencia en ciencia de datos y campos relacionados, a través de la selección y aplicación de métodos de comunicación apropiados, contribuyendo así al desarrollo de buenas prácticas dentro de la comunidad de práctica de ciencia de datos.
  • Puede participar en la autorreflexión como parte de la estrategia de aprendizaje permanente que requiere un profesional de la ciencia de datos y un profesional reflexivo.
  • Está familiarizado con el pensamiento y las tendencias actuales y nuevas dentro del campo de la ciencia de datos y disciplinas relacionadas.

Oportunidades profesionales

Se busca la experiencia y las habilidades de este programa de licenciatura, ya que muchos indicadores de tendencias sugieren que los problemas relacionados con la ciencia de datos y el 'Big Data' tendrán una importancia cada vez mayor para muchos sectores comerciales. Esto ha sido impulsado en los últimos años por los desarrollos tecnológicos y la ubicuidad de los datos. Las iniciativas emergentes relacionadas con las nuevas tecnologías utilizadas en Smart Cities, Internet of Things y Cyber-Physical Systems también generarán una gran cantidad de datos que requieren especialistas en ciencia de datos. Hay una necesidad urgente de graduados expertos en análisis de datos a gran escala.

Según Abelia, hay un déficit preocupante de personas con fuertes habilidades técnicas en Noruega. La distancia entre las necesidades y la experiencia disponible varía del 24 al 113 por ciento. El mejor de los casos sugiere que para 2030, uno de cada cuatro puestos de ICT estará vacante.

McKinsey estima que Estados Unidos tiene una escasez de 140,000 a 190,000 personas con experiencia analítica y 1.5 millones de gerentes y analistas con las habilidades para comprender y tomar decisiones basadas en el análisis de big data. Esto se estima como una brecha del 50-60% en la demanda de expertos analíticos. Un informe de la Royal Statistical Society en el Reino Unido ha destacado que el 80% de las organizaciones ya tienen problemas para encontrar el conjunto de habilidades para satisfacer la creciente demanda.

La mayoría de las grandes empresas que dependen de la tecnología de la información necesitan personas con experiencia en ciencia de datos. Este título de licenciatura, por lo tanto, proporciona una calificación única para manejar desafíos en una variedad de organizaciones y sectores industriales.

Estudios adicionales

Los estudiantes que deseen más capacitación en Data Science pueden solicitar estudios de nivel de maestría relacionados con la informática, el análisis de datos o la ciencia de datos en una variedad de instituciones de educación superior, tanto dentro de Noruega como a nivel internacional. Los graduados que deseen realizar estudios a nivel de doctorado podrán solicitar tales oportunidades de estudio en Noruega o más allá.

Última actualización Mar 2020

Acerca de la escuela

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