応用データサイエンスの理学士

ビッグデータを管理する方法を学ぶ

Webやソーシャルネットワークなどからのビッグデータの出現、およびこれらのデータを分析するためのツールと方法（人工知能、機械学習、ブロックチェーンなど）の継続的な進歩は、データサイエンスの卒業生に有望なキャリアの機会を提供します。ビジネスとサービスの分野で現実世界の問題を解決するために理論的なデータサイエンスの知識を適用する方法を知っている学際的なデータサイエンティストが特に求められています。データサイエンティストは、データ主導の意思決定を行うという基本的な目標でマネージャーをサポートします。さらに、ユビキタスなデータ収集および処理機能により、意思決定者は急速に変化する環境でビジネス戦略を適応させることができます。さまざまな業界やサービスで複雑な現実の問題を解決するには、ビッグデータの処理、分析、レポート、視覚化、機械学習、ウェブとコンピューターのプログラミング、およびビジネス管理の基本的な理解に関する専門的なスキルが必要です。

Modul Universityの応用データサイエンスプログラムの理学士の全体的な目的は、さまざまな業界のさまざまな問題へのツールと方法の実用化に重点を置いて、これらの専門スキルの実践的な学習体験を生み出すことです。この焦点は、実際のプロジェクト、ケーススタディ、専門家や専門家とのコラボレーションなど、応用学習の実践を反映した多種多様な教授法に表れています。個人とグループの仕事を組み合わせることで、時間管理やチームで働く能力などのソフトスキルの開発がさらに可能になります。

応用データサイエンスの理学士プログラムでは、学生は次のことに関心があるはずです。

• 統計とプログラミング
• データサイエンスとエンジニアリング
• 管理と問題解決
• データ管理の傾向と倫理的側面

プロとしての経験

3年間の学習プログラムには、卒業前の6学期に予定されているプロフェッショナルキャップストーンプロジェクトが含まれています。このプロジェクトでは、学生は実際のビジネスケースに取り組み、チームでトレーニングを受けます。 MUを卒業するには、1学期以内にProfessional CapstoneProjectを正常に完了することが必須です。これはあなたが専門的な経験を積み、あなたの将来のキャリアパスの準備をする方法です。

なぜ応用データサイエンスを選ぶべきなのですか？

このプログラムは、さまざまな業界へのデータサイエンス知識の実用性の学習に関心のある高校卒業生（Aレベル、マトゥーラ、アビトゥーア、または同等のもの）に最適です。学生は、定量的手法と経営学の知識を組み合わせて、データサイエンスの現在の傾向に関する学際的な視点を得ることができます。これにより、あらゆる業界のデータサイエンスのさまざまな分野でキャリアを積むスキルが身に付きます。

キャリアオプション

応用データサイエンスの理学士の卒業生のためのキャリアの機会：

• データサイエンティスト、データエンジニア、コンサルタント、機械学習エンジニア、定量的アナリスト
• データウェアハウスアーキテクト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、およびマーケティングアナリスト

次のような産業部門では：

• コンサルティングおよび市場調査、保険、金融業界、メディア、通信会社
• 製品と商取引、ロジスティックと輸送、ヘルスケア、および研究

カリキュラム

応用データサイエンスの理学士プログラムのカリキュラムは、さまざまな業界のさまざまな問題への学習ツールと方法の実用化に重点を置いて、これらの専門スキルの実践的な学習体験を作成することを全体的な目的としています。この焦点は、実際のプロジェクト、ケーススタディ、専門家や専門家とのコラボレーションなど、応用学習の実践を反映した多種多様な教授法に表れています。個人とグループの仕事を組み合わせることで、時間管理やチームで働く能力などのソフトスキルの開発が可能になります。

プログラムのカリキュラムの概要と構造：

• モジュールI：統計と微積分の基礎（22 ECTS）
• モジュールII：データサイエンスとエンジニアリングの基礎（50 ECTS）
• モジュールIII：管理の基礎（20 ECTS）
• モジュールIV：ビジネスアプリケーションのデータサイエンス（64 ECTS）
• モジュールV：学士論文（26 ECTS）

MODUL University Viennaで英語で開催される3年間（6学期）のフルタイムの学習形式で合計180ECTSを完了する必要があります。

インターンシップ： 6学期のプロのキャップストーンプロジェクト

海外の学期：自主的、認定された提携大学で

予見される研究場所： 60

研究開始： 9月

このプログラムに含まれるコース

• 応用線形代数
• コンピュータサイエンスとプログラミングの基礎
• データサイエンスの法的側面
• 人工知能の基礎
• プロジェクトと変更管理
• データサイエンスの社会的および倫理的影響
• データサイエンスの最新トレンド
• ブロックチェーンアプリケーション

授業料

授業料の削減

入学手続き

ステップ1：国別の学士号の入学要件

MODUL University Vienna申請するかどうかにかかわらず、学士号の入学要件を満たす必要があります。高校の卒業証明書と英語能力に基づいて、どのような入学基準が適用されるかについては、お問い合わせください。

ステップ2：アプリケーション

MUのオンライン申請ツールを使用して申請します。

すべての必須フィールドに入力し、次のドキュメントをアップロードする準備をします。

• 履歴書（個人データシート）
• MODUL University Vienna申請する理由の説明）
• 学習プログラムに参加するための学歴（成績証明書を含む高校の証明書！）
• 英語能力レベルB2の証明（詳細については、FAQセクションをご覧ください）
• パスポートのコピー
• パスポートサイズの写真
• 推薦状1通（学術情報源から）

お申し込みが完了していることを確認してください。不完全な申請は考慮されません！

例外：まだ利用できない場合は、高校の卒業証明書および/または英語のテスト結果を後で提出することができます。このような場合、最新の成績証明書を提出する必要があり、保留中の書類が提出されるまで暫定的な入学許可が与えられる場合があります。

すべての書類は英語で提出する必要があることに注意してください。ドイツ語では、高校を卒業した証明書と成績証明書のみが受け入れられます

ステップ3：アプリケーションのレビューと面接

入学手続きには、学生としての申請者の能力について、各申請書を個別にレビューおよび評価することが含まれます。承認された場合は、キャンパスでの個人面接またはビデオSkype面接をスケジュールするために、その後すぐに入学チームのメンバーから連絡があります。

面接は、大学に申請から生じる問題を明らかにする機会を与えるだけでなく、申請者の性格プロファイルの評価を可能にします。また、申請者が選択したプログラムに関する期待を確実に理解できるようになります。また、応募者がさらに質問する機会でもあります。

ステップ4：入学決定

通常、週に1回、入学委員会は、以前の教育実績、動機と一般的な印象、課外活動、面接成績、および申請者の学力に基づいて入学を決定します。承認された場合、入学書類は将来の学生に送信されます。

注：高校を卒業する前、および英語のテストが行われる前にも、申し込みは受け付けられます。

地域ごとの申請期限

締め切りはビザ取得にかかる平均期間に基づいていますが、オーストリアで勉強するための有効なビザをすでにお持ちの場合は、ご連絡ください。

申込み費用

すべての申請書の提出には、50ユーロの申請料がかかることに注意してください。申請料は、受け入れられたすべての候補者の最初の授業料から差し引かれます。研究の申し出を断るか、申請を取り消すことを選択した場合、料金は返金されません。

• お支払い方法：クレジットカード

応用データサイエンスの理学士プログラムのカリキュラムは、さまざまな業界のさまざまな問題に対する、教えられたツールと手法の実践的な応用に重点を置き、これらの専門スキルの実践的な学習体験を生み出すことを全体的な目的としています。この重点は、実際のプロジェクト、ケーススタディ、専門家や専門家とのコラボレーションなど、応用学習の実践を反映した多種多様な指導方法に現れています。個人作業とグループ作業を組み合わせることで、時間管理やチームで作業する能力などのソフトスキルの開発が可能になります。

セメスター1

• 数学と統計I
• 人工知能の基礎
• コンピューターサイエンスとプログラミングの基礎
• 経営管理
• データサイエンスの法的側面

セメスター2

• 応用線形代数
• データベースの管理と設計
• アルゴリズムとデータ構造
• 数学と統計 II
• データサイエンスの社会的および倫理的側面

セメスター3

• テキストマイニングとメディア分析
• Web プログラミングとアプリケーション開発の基礎
• 時系列分析と予測
• ブロックチェーンアプリケーション
• 研究デザインとライティングスキル

セメスター4

• 知識の抽出、モデリング、視覚化
• プロジェクト管理と変更管理
• 起業家精神、イノベーション、事業計画
• 批判的思考と問題解決
• スマート情報システム工学
• 卒業論文チュートリアル

第5学期

• データサイエンスの最新トレンド
• インターンシップ準備コース
• 充実コース*
• 充実コース*
• 学士論文

セメスター6

• プロフェッショナルキャップストーンプロジェクトセミナー
• プロフェッショナルキャップストーンプロジェクト（インターンシップ）

*から選ぶ：
サービスのためのデータサイエンス
ビジネスのためのデータサイエンス

応用データサイエンスの理学士の卒業生のためのキャリアの機会：

• データサイエンティスト、データエンジニア、コンサルタント、機械学習エンジニア、定量的アナリスト
• データウェアハウスアーキテクト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、マーケティングアナリスト

産業部門：

• コンサルティングおよび市場調査、保険および金融業界、メディアおよび通信会社
• 製品と商取引、ロジスティクスと輸送、ヘルスケア、研究職