応用データ科学の学士号(オンラインおよびキャンパス)
Noroff School of Technology and Digital Media
重要な情報
キャンパスの場所
Kristiansand, ノルウェー
言語
英語
学習フォーマット
通信教育, 校内で
間隔
3 年
ペース
フルタイム
授業料
EUR 25,680 / per semester *
申請期限
情報をリクエストする
最も早い開始日
情報をリクエストする
* オンライン価格:学期ごとに4,280ユーロ、150ユーロ-入場料。キャンパス内の価格:学期あたり5,730ユーロ、150ユーロ-入場料
奨学金
あなたの研究に資金を提供するための奨学金の機会を探る
序章
ビッグデータ分析に対する世界的なニーズの高まりに焦点を当てたIT教育。 Applied Data Scienceは、実用的で関連性のある方法でデータを操作するための科学的方法を教えます。
データ爆発
私たちはデータ時代に生きています!データは、ソーシャルメディアサイトへの投稿、オンライン販売トランザクション、気候および交通センサー、GPS対応デバイス、携帯電話システム、輸送ネットワーク、産業システム、ヘルスケア、モノのインターネットなど、あらゆる場所から取得されます。データは、人間と機械の両方によって絶えず加速する速度で生成されています。 IBMは、毎日2.5兆バイトのデータが生成され、既存のデータの90%が過去2年間だけで作成されたと推定しています。
ビッグデータの台頭と多数の多様な専門データセットの可用性により、データの専門家は、科学、産業、政府を含むすべてのサブジェクトドメインにわたって作業し、取得、クレンジング、調査からデータライフサイクル全体にわたって作業する必要があります。分析、可視化、およびコミュニケーションに。これはデータサイエンティストのドメインです。
学士プログラム全体を通して、学生は、この領域での作業に必要な理論的基礎と、データサイエンスの分野で使用されるツールとテクニックの実用的なアプリケーションを学びます。これには、データ管理、分析と視覚化、ソフトウェアの開発と展開、数学と統計の分析、人工知能と機械学習が含まれます。
プログラム情報
次の起動:
- 2020年8月10日
キャンパス:
- クリスチャンサン
- オンライン研究
期間:
- 3年
プログラム言語
- 英語
プログラムの構造
プログラムの初年度は、データサイエンティストが必要とする幅広い基礎スキルを身に付けるように設計されています。今年の研究期間中、学生は研究とプロジェクト管理に加えて、プログラミング、数学、ネットワーキング、データ管理のスキルを開発します。
学習の2年目には、学生はプログラミングとソフトウェア開発のスキルをさらに向上させます。また、データ分析のための統計ツールと技術を調査し、NoSQLデータストレージテクノロジーを調査します。
最終年度には、学生はビッグデータ分析とデータ視覚化の実践的な経験を積んで、機械学習の原理を使用してアプリケーションを開発します。今年は、分野固有の実践的な専門知識を開発し、石油とガス、エンジニアリングと情報技術の産業部門、または政府と医療の社会関連部門のデータ要件を調査する機会も含まれています。
学位を取得した後、卒業生は多くの種類の組織内のさまざまな業界で働くために必要な理論的および実践的な能力を持ちます。卒業生はまた、さらなる研究を通じて専門知識を開発し続ける資格があります。
コース
1年目:
- 問題ベースの学習と研究の方法論
- 情報セキュリティの概要
- コンピューティングの専門的側面
- プログラミング入門
- 離散数学
- ネットワークの原則
- プログラミングとデータベース
- スタジオプロジェクトの仕事
2年目:
- オブジェクト指向プログラミング
- オペレーティングシステム
- NoSQLデータベース
- 統計分析ツールとテクニック
- プロのソフトウェア開発
- アルゴリズムとデータ構造
- スタジオプロジェクトの仕事
3年目:
- 最終年度プロジェクト
- ビッグデータ分析
- データの視覚化
- 機械学習
- 選択肢
- 選択肢
選択肢:
- スマート社会、健康、社会、メディア
- スマートテクノロジー:コンピューティング、テレコミュニケーション、サイバーセキュリティ
- スマート産業:石油、ガス、エンジニアリング
- 自然言語処理
- 暗号化とステガノグラフィ
- 事故管理
- さらなる離散数学
- コンピューティングのための純粋な数学
学習成果
知識:
- データサイエンス、ビッグデータ分析および関連分野の重要なトピック、理論、原理、問題、およびデータ駆動型の問題のある状況を調査するための関連する理論的およびデジタルプロセス、ツール、方法について幅広い知識を持っています。
- ビッグデータ分析とデータサイエンスの領域における現在の研究開発作業に精通している。
- 主要なソフトウェア開発とデータ分析の原則、理論、ツール、および大規模な異種データセットを操作するための手法、さまざまなデータ駆動型のドメインと状況にそれらを適用する方法、それらの有効性と結果を評価する方法に関する知識があるそれらのアプリケーションから取得されます。
- 学術研究、研究、専門能力開発を通じて、データサイエンスの分野での知識を更新できます。
- データサイエンスドメインの主要なツール、手法、テクノロジーを含むビッグデータ分析とデータサイエンスの歴史と発展、および科学の機能、管理、分析、開発に対するそれらの過去と将来の影響に関する知識産業、そして社会。
- ビッグデータの取得と分析、およびビッグデータ分析の結果を関係者に提示することに関する法的および倫理的な問題を理解します。
- 複雑な科学、社会、および産業分野でのデータサイエンスの原則、統計および分析ツールと手法の適用に関する知識を持っている。
スキル:
- 十分に根拠のある、情報に基づいた正当な意思決定と選択を行うために、データ分析ツールと技術の学術的および理論的知識に加え、現在の研究開発作業を実用的および理論的なデータサイエンスの問題に適用できます。
- 独自の学業慣行と専門能力開発を振り返り、改善の必要な領域を特定し、データ分析と視覚化ツール、手法、および技術の将来の発展に適応できます。
- 関連情報と学術的主題を見つけ、評価し、参照し、データ主導の問題に光を当てる方法で提示することができます。
- 適切なデータ分析技術と統計手法を使用して、大規模な異種データセットを適切かつ効果的に特定、調達、操作、および分析できます。
- さまざまな数学的および機械学習のツールと方法を使用して、データから意味を抽出し、データを解釈できます。
- データとビッグデータ分析の結果を適切かつ専門的な方法で視覚化するための主要なデジタルツールと手法を選択して使用し、データ主導の問題のある状況に関する有益な洞察を開発および提示できます。
- 研究に基づいて、さまざまな分析的および方法論的な問題解決手法を批判的に選択して適用し、解決策を解釈して結果を適切に提示できる。
- データサイエンスプロジェクトの利害関係者を特定し、プロジェクトの要件と結果の潜在的な影響に応じて、これらの利害関係者と適切に通信、ネットワーク、および協力することができます。
一般的な能力:
- データサイエンティストとしての学術的および職業的実践の中で生じる複雑な倫理的問題を特定し、適切に行動することができる。
- 単独で、またはグループの一部として、関連する倫理的要件および原則に従って、単独でまたはグループの一部として、さまざまな割り当ておよびデータサイエンス関連のプロジェクトを計画、実行、および管理できる。
- 理論的、実践的、研究ベースの学術研究の結果を、適切な形式のコミュニケーション(電子的、口頭および/または書面)を使用して効果的に伝達し、理論、議論、問題、および解決策を適切かつ専門的な方法で提示できます。
- 適切なコミュニケーション方法の選択と適用を通じて、意見、アイデア、および理論、問題、解決策などの他の主題を、データサイエンスおよび関連分野のバックグラウンドおよび/または経験を持つ他の人々とコミュニケーションおよび交換でき、それにより開発に貢献しますデータサイエンスプラクティスコミュニティ内での優れた実践。
- データサイエンスの専門家と内省的実践者に必要な生涯学習戦略の一環として、自己反省に取り組むことができる。
- データサイエンスおよび関連分野の分野における現在および新しい考え方と傾向に精通している。
キャリアの機会
多くのトレンド指標がデータサイエンスと「ビッグデータ」関連の問題が多くの商業部門にとってますます重要性を増すことを示唆しているため、この学士プログラムの専門知識とスキルが求められています。これは近年、技術の発展とデータの遍在性によって推進されてきました。スマートシティ、モノのインターネット、サイバーフィジカルシステムで使用される新しい技術に関連する新たなイニシアチブも、データサイエンスの専門家を必要とする膨大な量のデータを生成します。大規模なデータ分析に熟練した卒業生には緊急のニーズがあります。
アベリアによると、ノルウェーには強力な技術スキルを持つ人々の心配な赤字があります。ニーズと利用可能な専門知識の間の距離は、24〜113パーセントです。最良のシナリオでは、2030年までに、ICTの4つのポジションのうち1つが空席になることが示唆されています。
マッキンゼーは、米国には分析の専門知識を持つ14万人から19万人の人が不足しており、ビッグデータの分析に基づいて理解し、意思決定を行うスキルを持つ150万人のマネージャーとアナリストが不足していると推定しています。これは、分析の専門家に対する需要の50〜60%のギャップと推定されます。英国王立統計協会の報告によると、80%の組織が、増大する需要を満たすスキルセットを見つけるのにすでに問題を抱えているということです。
情報技術に依存する大企業のほとんどは、データサイエンスの専門知識を持つ人々を必要としています。したがって、この学士号は、さまざまな組織や業界セクターにわたる課題を処理するための独自の資格を提供します。
さらなる研究
データサイエンスのさらなるトレーニングを希望する学生は、ノルウェー内外のさまざまな高等教育機関でのコンピューティング、データ分析、またはデータサイエンスに関連する修士レベルの研究に応募できます。博士レベルの研究を追求したい卒業生は、ノルウェーやそれ以降でそのような研究の機会に応募することができます。