コンピューターサイエンス(データサイエンス)の理学士(優等)
Heriot-Watt University Dubai
重要な情報
キャンパスの場所
Academic City, アラブ首長国連邦
言語
英語
学習フォーマット
校内で
間隔
4 年
ペース
フルタイム
授業料
AED 65,100 / per year *
申請期限
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最も早い開始日
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* 年間AED 63000。 VATを含むすべての授業料。
序章
概要
BScコンピューターサイエンス(データサイエンス)の学位は、堅牢で使用可能なシステムの構築に重点を置いています。最先端のツールとテクニックに加えて、他のシステムコンストラクターが使用する次世代のソフトウェアツールの構築を支援するように設計されています。このコースは、理論的基盤と実践的経験のバランスのとれたバランスを提供することを目的としており、アカデミックスタッフの研究専門知識によって強く情報を得ています。
コースの後半では、データサイエンティストになるために必要なスキルを特化して開発するオプションがあります。具体的には、統計モデリングに基づいた大規模で反復可能なデータ分析を開発および実行することができます。データサイエンスという用語は、多くの場合、ビッグデータまたはデータ分析と同じ意味で使用されます。膨大な量の学術、ビジネス、政府のデータが多くのオンラインソースから生成されているため、ますます重要になっています。この膨大なデータの湖には、すべてを分析し、理解する能力を備えた熟練した人材の増加が必要です。そのためには、そのような人員がデータサイエンスの最新のスキルとテクニックを習得する必要があります。
授業内容
1年目
基本的なプログラミングスキル、モバイルデバイス用アプリの作成、コンピューターシステムの紹介、Webデザイン、データベース、離散数学を扱います。
2年目
ソフトウェア設計を継続します-高度なアーキテクチャの問題とアルゴリズムおよびデータ構造の両方。他のトピックは、データベース、ハードウェアとソフトウェアのインターフェース、相互作用設計、およびより高度なプログラミングコースです。
3年目
人工知能、通信、ネットワーク、オペレーティングシステムなどのトピックだけでなく、コンピューティングのより正式な側面についても学習します。また、グループプログラミングプロジェクトも行います。
4年目
ビッグデータ管理、データマイニング、機械学習、および生物にヒントを得た計算、データの視覚化と分析、ネットワークセキュリティなど、その他の高度なトピックの選択について学習します。また、データサイエンスの主要な個別プロジェクトも実施します。
上記のコースの内容、評価方法、学習成果に関する詳細な情報は、現在の学生ポータルからアクセスできます。
英語の要件
英語が中等学校の教育媒体ではなかった場合、申請者はIELTS 6.0アカデミック(5.5以下の要素なし)に相当する英語能力を証明する必要があります。
申請期限
ドバイキャンパスでは、1年を通して継続的に入学手続きを行っています。1つの入学が終了するとすぐに、次の入学の申し込みを受け付け始めます。開始日を最大1年延期することもできます。
ほとんどの生徒は、選択した摂取の6〜10か月前に申請します。各入学開始の3週間前まで申込みを受け付けますが、申込みが遅れると、ほぼ間違いなく、学生の入学カードなどの必須の管理サービスの提供が遅れることに注意してくださいライブラリまたはオンラインサービスにアクセスできます)。
入場料
カリキュラム
コース内容
1年目
基本的なプログラミングスキル、モバイルデバイス用のアプリの作成、コンピューターシステムの概要、Webデザイン、データベース、離散数学について説明します。
2年目
ソフトウェア設計を続行します-高レベルのアーキテクチャの問題とアルゴリズムとデータ構造の両方。 その他のトピックは、データベース、ハードウェアとソフトウェアのインターフェイス、インタラクションデザイン、およびより高度なプログラミングコースです。
3年目
人工知能、通信、ネットワーキング、オペレーティングシステムなどのトピックだけでなく、コンピューティングのより正式な側面も学習します。 また、グループプログラミングプロジェクトにも着手します。
4年目
ビッグデータ管理、データマイニングと機械学習、およびバイオインスパイアードコンピューティング、データの視覚化と分析、ネットワークセキュリティなどの他の高度なトピックの選択を学びます。 また、データサイエンスの主要な個人プロジェクトに着手します。
上記のコースの内容、評価方法、学習成果に関するより詳細な情報は、現在の学生ポータルからアクセスできます。
プログラムの成果
コースの後半には、データサイエンティストになるために必要なスキルを専門化し、開発するオプションがあります。 具体的には、統計モデリングに基づいた大規模で再現性のあるデータ分析を開発および実行できます。 データサイエンスという用語は、ビッグデータやデータ分析と同じ意味で使用されることがよくあります。 膨大な量の複雑な学術、企業、政府のデータが多くの主にオンラインソースから生成されているため、ますます重要になっています。 この膨らむデータの湖には、すべてを分析して理解する能力を備えた熟練した人材の数を増やす必要があります。 そのためには、そのような担当者がデータサイエンスの最新のスキルとテクニックのトレーニングを受ける必要があります。