データ科学の学士号 (BDatSci)

第 4 次産業革命は、科学と技術に並外れた影響を与えることで、科学と技術に大きな影響を与えています。人工知能、機械学習、統計学習、ディープ ラーニング、ビッグ データはすべて、データ サイエンスと呼ばれる分野の中核にある概念です。ほぼすべてのドメインでの仕事は、よりデータ駆動型になりつつあり、この継続的な仕事の変革には、高度に発達したデータ サイエンスのスキルと知識を持つ有能な卒業生のかなりの幹部が必要です。したがって、データサイエンスの資格は非常に望ましいものであり、多くの雇用機会につながります。

過去数年間、さまざまな学部がデータ サイエンスを重点分野としていくつかの学士号プログラムを導入してきましたが、 Stellenbosch University (SU) は真の学際的な性質を持つデータ サイエンスの新しい学士号プログラムを開始しました。BDatSci プログラムは、2021 年からStellenbosch Universityで提供されています。キャンパスで提供され、連絡先セッションがあります。これは、オンラインまたはリモートでは提供されません。

部門間および学部間のコラボレーション

このプログラムは、経済および経営科学、科学、アグリサイエンス、芸術および社会科学の4つの学部で提供されます。4年次に在籍する学部が学位を授与します。

データサイエンスの学位を取得すると、卒業生は自分のスキルを活用して、遺伝学、医療、電子商取引、金融、政府、小売など、さまざまな分野の現実の問題を解決することができます。

BDatSci プログラムは、4 年間のすべてのレベルの一連のコア モジュールで構成されています。コア モジュールは、データ サイエンス分野の研究の基礎を築きます。残りの部分については、注力分野を比較的自由に選択できるため、データ サイエンス環境内の非常に特定の分野に集中することができます。追加のモジュール（重点領域の一部ではない）を選択する場合は、さまざまな教員カレンダーの冒頭にある一般セクションにある時間割の衝突に関する規定に注意してください。

したがって、このプログラムでは、焦点領域と呼ばれる特定の研究領域に焦点を当てることが可能です。専門分野を提供する学部で BDatSci に正式に登録することになります。

1年目：コアモジュール（単位、学期）

• 確率理論と統計 114 (16、学期 1)
• 数学【微積分】 114 (16、セメスター1)
• 数学 [微積分と線形代数] 144 (16、セメスター 2)
• コンピュータサイエンス [コンピュータサイエンス入門] 113 (16、セメスター1)
• コンピュータサイエンス [コンピュータサイエンス入門] 144 (16、セメスター2)
• データサイエンス 141 (16、セメスター 2)

2年目：コアモジュール（単位、学期）

• 数理統計学【分布理論と統計的推論入門】 214名（16名、前期）
• 数理統計学【統計的推論】 245 (8、2学期)
• 数理統計学 [統計学における線形モデル] 246 (8、セメスター2)
• 数学 [上級微積分と線形代数] 214 (16、セメスター 1)
• コンピュータサイエンス [データ構造とアルゴリズム] 214 (16、セメスター1)
• コンピュータサイエンス [コンピュータアーキテクチャ] 244 (16、セメスター2)
• データサイエンス 241 (16、セメスター 2)

3年目：コアモジュール（単位、学期）

• 数理統計学 [統計的推論と確率論] 312 (16, 1学期)
• コンピュータサイエンス [機械学習] 315 (16、セメスター1)
• コンピュータ サイエンス [データベース] 34X (16 学期 2)
• データサイエンス 314 (16、セメスター 1)
• データサイエンス 344 (16、第2学期)

4年目: コアモジュール (単位、学期)

• 統計学習入門 441 (12、学期 1)
• データサイエンス研究課題 441 (40、学期 1&2)

キャリアを重視した重点分野

重点領域はキャリア主導型であり、これらの各重点領域内でモジュールの組み合わせが必須です。

1. 統計学習 (経済経営科学部): 統計学習には、データの傾向とパターンを特定し、それらを使用して結果の予測または分類に使用できる数学的モデルを構築することが含まれます。コンピュータビジョン、音声認識、スポーツ、金融などのさまざまな分野で使用されています。

この重点分野のモジュールは主に、統計学および保険数理科学科が提供する数理統計学からのものです。

2. コンピュータ サイエンス (理学部): コンピュータ サイエンスでは、計算とデータ処理の原理と実践を研究します。インターネット上でのデータのルーティングやソーシャル メディア フィードの強化から、GPS 衛星の制御、製造ロボット、さらにはコンピューターに至るまで、あらゆる問題解決テクニックとデータ操作を考慮しています。

この重点分野のモジュールは主に、コンピュータ サイエンス部門が提供するコンピュータ サイエンスからのものです。

3. 分析と最適化 (経済経営科学部): 運用研究者は、分析と最適化のテクニックを使用して世界に変化をもたらします。数学は複雑な問題に適用され、データに基づいた有意義な洞察と改善が見出されます。オペレーションズ リサーチは、証拠に基づいたより優れた意思決定の科学です。

この重点分野のモジュールは主に、物流省が提供するオペレーションズ リサーチからのものです。

4. 応用数学（理学部）：応用数学は、科学、工学、ビジネス、コンピュータサイエンス、産業などの分野における数学的手法の実際の応用を研究します。つまり、数学、科学、およびドメイン知識の組み合わせです。

この重点分野のモジュールは主に、応用数学部門が提供する応用数学からのものです。

5. 行動経済学（経済経営科学部）：行動経済学は、心理的および経済的要因が投資家、消費者、有権者、労働者としての私たちの意思決定にどのような影響を与えるかを研究します。これらの理論をデータに適用することで、データ サイエンティストは人間の行動を理解し、予測し、影響を与える機会が得られます。

この重点分野のモジュールは主に経済学部が提供する経済学からのものです。

6. 統計遺伝学 (農学部): 統計遺伝学は、統計的手法を使用して遺伝データを推論する研究分野です。これは、植物育種家や保全遺伝学者などによる集団量的遺伝学の分野や、病気に対する遺伝子の影響を研究する遺伝疫学などの分野で使用されます。

この重点分野のモジュールは主に、遺伝学部が提供する生物学と統計遺伝学からのものです。

7. 地理情報学 (人文社会科学部): 地理情報学は、空間情報の構造と性質、その取得、分類と認定、保存、処理、表現と普及を扱う科学技術です。

この重点分野のモジュールは主に地理環境学部が提供する地理情報学からのものです。

8. 統計物理学 (理学部): 統計物理学では、高度な数学とシミュレーションを使用して、量子力学から相転移、工場のナットとボルトに至るまで、あらゆるものの基礎となる物理学を調査し、理解します。

この重点分野のモジュールは主に物理学科が提供する統計物理学からのものです。