BSc (Hons) en science des données statistiques
Heriot-Watt University Dubai
Information clé
Emplacement du campus
Academic City, Émirats arabes unis
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
4 années
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
AED 65 100 / per year *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
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* pour connaître les frais de ce programme, veuillez envoyer un courriel à [email protected]
introduction
Aperçu
La science des données statistiques est au cœur de l'analyse de données moderne qui transforme les données en intelligence pour éclairer la prise de décision et résoudre des problèmes complexes. Les applications vont de l'économie et de la médecine aux sciences sociales et environnementales. Ce diplôme couvre les éléments théoriques et appliqués des statistiques modernes et offre une formation et une expérience pratique dans la modélisation, l'analyse et l'interprétation de données réelles requises dans l'économie, l'industrie et la recherche. Les premières années du diplôme couvrent les mathématiques de base, l'informatique, les probabilités et les statistiques. Les dernières années se concentrent sur des sujets spécialisés avancés dans la modélisation statistique, la science des données, l'apprentissage automatique, les probabilités et les processus stochastiques.
Le contenu des cours
Première année
Calcul; Introduction à la science statistique et cours optionnels comprenant la logique et la preuve, les mathématiques discrètes et le développement de logiciels.
Deuxième année
Probabilité et statistiques; Algèbre linéaire; Mathématiques actuarielles et financières; Analyse réelle et cours optionnels comprenant les bases de données et la conception de logiciels.
Troisième année
Modèles statistiques; Processus stochastiques; Statistiques bayésiennes; Modèles de survie; Méthodes statistiques pour les sciences sociales, et cours optionnels comprenant l'intelligence artificielle et les systèmes de gestion de bases de données.
Quatrième année
Des séries chronologiques; Optimisation; Simulation et calcul statistique; Autres méthodes statistiques; Fondements de l'apprentissage automatique statistique; Dissertation et options parmi un large choix, y compris des sujets spéciaux en modélisation statistique (par exemple en épidémiologie, en écologie ou en finance), en calcul statistique et en analyse de visualisation de données.
Exigences linguistiques en anglais
Lorsque l'anglais n'est pas la langue d'enseignement au lycée, les candidats doivent démontrer une maîtrise de la langue anglaise équivalente à l'IELTS 6.0 Académique (sans élément inférieur à 5,5).
Date limite d'inscription
Notre campus de Dubaï gère un processus d'admission continu tout au long de l'année: dès qu'une admission est terminée, nous commençons à accepter les demandes pour la suivante. Il vous est également possible de reporter votre date de début jusqu'à un an.
La plupart des étudiants appliquent 6 à 10 mois avant l’apport choisi. Nous pouvons accepter les demandes jusqu'à 3 semaines avant le début de chaque inscription, mais sachez qu'une demande tardive entraînera presque certainement un retard dans la fourniture de services administratifs essentiels, tels que votre carte d'étudiant (sans laquelle vous ne serez pas pris en charge). pouvoir accéder à la bibliothèque ou aux services en ligne).
Admissions
Curriculum
Contenu du cours
Première année
Calculus ; Introduction à la science statistique, et des cours optionnels tels que Logique et preuve, Mathématiques discrètes et Développement de logiciels.
Deuxième année
Probabilités et statistiques, algèbre linéaire, mathématiques actuarielles et financières, analyse réelle, ainsi que des cours optionnels tels que les bases de données et la conception de logiciels.
Troisième année
Modèles statistiques ; Processus stochastiques ; Statistiques bayésiennes ; Modèles de survie ; Méthodes statistiques pour les sciences sociales, ainsi que des cours optionnels tels que l'intelligence artificielle et les systèmes de gestion de bases de données.
Quatrième année
Séries temporelles ; Optimisation ; Simulation et calcul statistique ; Autres méthodes statistiques ; Fondements de l'apprentissage automatique statistique ; Mémoire et options parmi un large choix, y compris les sujets spéciaux en modélisation statistique (par exemple en épidémiologie, écologie ou finance), l'informatique statistique et l'analyse de la visualisation des données.