BSc (Hons) en sciences des données
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
Demande d'info
* pour connaître les frais de ce programme, veuillez envoyer un courriel à [email protected]
introduction
Aperçu
La science des données est au cœur de la révolution moderne de l'analyse et de l'ingénierie des données, transformant les données en intelligence et en informations pour la prise de décision et pour la résolution de problèmes complexes et multiformes. C'est une discipline jeune et la demande d'expertise dans tous les aspects de la science des données augmente très rapidement. En raison de cette forte demande mondiale, le rôle d'un data scientist est souvent classé comme la carrière la plus prometteuse et toujours en tête des meilleurs classements d'emplois, les professionnels du domaine faisant état d'une forte demande, de salaires élevés et d'une grande satisfaction au travail.
Le programme de BSc en sciences des données est basé sur une base mathématique et statistique solide et met l'accent sur le calcul de données à grande échelle à l'aide des langages de programmation les plus pertinents et les plus à jour. En fonction de leurs intérêts, les diplômés peuvent trouver un emploi dans les domaines des affaires, des finances, du gouvernement, des sciences, des transports, de la médecine légale, de l'énergie, de l'environnement ou de la recherche universitaire.
Les trois premières années du programme sont conçues pour fournir les compétences et les connaissances de base nécessaires en mathématiques, en informatique, en probabilités, en statistiques, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle. La quatrième année offre la possibilité de se concentrer sur l'apprentissage automatique avancé, les algorithmes et applications statistiques, l'ingénierie des données, les aspects mathématiques des structures de données ou les applications à l'intelligence artificielle.
Qualité pédagogique
Nous sommes fiers de fournir aux étudiants des compétences utiles à la fois en calcul et en mathématiques qui peuvent être utilisées pour trouver des informations intéressantes dans de grands ensembles de données statiquement ou dynamiquement en temps réel. Ces compétences peuvent être utilisées pour trouver des emplois lucratifs et intéressants dans l'industrie et le commerce.
Liens avec l'industrie
Nous avons des liens très étroits avec des organisations externes et l'industrie, avec des représentants de plus de 30 entreprises et organisations participant à notre conseil consultatif industriel. Une grande partie de nos recherches est en collaboration avec des entreprises informatiques de premier plan et les étudiants apprécient vraiment notre enseignement axé sur la recherche par notre personnel enthousiaste.
Club technologique étudiant
Notre Student Lead Technology Club est une initiative visant à aider les étudiants à utiliser la technologie (matériel, données ou logiciels) pour explorer l'utilisation et le développement de code pour de nouvelles plates-formes, dans le cadre d'un cours enseigné ou en tant que projet personnel.
Le contenu des cours
Première année
Semestre 1
- Cours obligatoires: Calculus A, Praxis, Développement logiciel 1
- Cours optionnels: logique et preuve, introduction à la science statistique A
Semestre 2
- Cours obligatoires: calcul B, mathématiques discrètes, développement logiciel 2, introduction à la science statistique B
Deuxième année
Semestre 1
- Cours obligatoires: Calcul et analyse réelle A, Algèbre linéaire, Probabilités et statistiques A, Introduction à la structure des données et aux algorithmes
Semestre 2
- Cours obligatoires: Structures et algorithmes de données, Systèmes de gestion de bases de données, Probabilités et statistiques B, Analyse numérique A
Troisième année
Semestre 1
- Cours obligatoires: Apprentissage automatique statistique, intelligence artificielle et agent Intel, génie logiciel, méthodes statistiques avancées
Semestre 2
- Cours obligatoires: développement professionnel, inférence bayésienne et mathématiques comp, analyse de visualisation de données, modèles statistiques B
Quatrième année
Semestre 1
- Cours obligatoires: Optimisation, Pipelines d'ingénierie de données, Mémoire A
- Cours optionnels: programmation industrielle, calcul statistique, processus stochastiques
Semestre 2
- Cours obligatoires: Big Data Management, Advanced Machine Learning, Dissertation B
- Cours optionnels: Data Visualization Analytics, Applied Text Analytics, Time series
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
Semestre 1
- Cours obligatoires : Calcul A, Praxis, Développement de logiciels 1
- Cours optionnels : Logique et preuve, introduction à la science statistique A
Semestre 2
- Cours obligatoires : Calcul B, Mathématiques discrètes, Développement de logiciels 2, Introduction à la science statistique B
Deuxième année
Semestre 1
- Cours obligatoires : Calcul et analyse réelle A, algèbre linéaire, probabilités et statistiques A, introduction à la structure des données et aux algorithmes.
Semestre 2
- Cours obligatoires : Structures de données et algorithmes, systèmes de gestion de bases de données, probabilités et statistiques B, analyse numérique A
Troisième année
Semestre 1
- Cours obligatoires : Apprentissage statistique automatique, intelligence artificielle et agent Intel, génie logiciel, méthodes statistiques avancées.
Semestre 2
- Cours obligatoires : Développement professionnel, Inférence bayésienne et mathématiques informatiques, Visualisation des données analytiques, Modèles statistiques B
Quatrième année
Semestre 1
- Cours obligatoires : Optimisation, Pipelines d'ingénierie des données, Dissertation A
- Cours optionnels : Programmation industrielle, Calcul statistique, Processus stochastiques
Semestre 2
- Cours obligatoires : Gestion du Big Data, Apprentissage automatique avancé, Dissertation B
- Cours optionnels : Visualisation des données analytiques, Analyse de texte appliquée, Séries temporelles