BSc (Hons) en informatique (Data Science)
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
* 63000 AED par an. Tous les frais de scolarité incluent la TVA.
introduction
Aperçu
Notre baccalauréat ès sciences en informatique (Data Science) est axé sur la construction de systèmes robustes et utilisables. En plus d'examiner des techniques et des outils de pointe, il a été conçu pour vous aider à concevoir la prochaine génération d'outils logiciels que d'autres constructeurs de systèmes utiliseront. Le cours vise à fournir un équilibre bien intégré des bases théoriques et de l'expérience pratique, fortement influencé par l'expertise en recherche de notre personnel académique.
Au cours des dernières années du cours, vous aurez la possibilité de vous spécialiser et de développer les compétences nécessaires pour devenir un informaticien. Plus précisément, vous aurez la possibilité de développer et d’effectuer des analyses de données répétables à grande échelle fondées sur la modélisation statistique. Le terme science des données est souvent utilisé de manière interchangeable avec big data ou data analytics. Cela devient de plus en plus important à mesure que d'énormes quantités de données académiques, commerciales et gouvernementales complexes sont générées à partir de nombreuses sources largement en ligne. Ce volume de données grandissant nécessite de plus en plus de personnel qualifié, capable d'analyser et de comprendre tout cela. Cela nécessite à son tour que ce personnel soit formé aux dernières compétences et techniques en matière de science des données.
Le contenu des cours
Année 1
Vous couvrirez les compétences de base en programmation, la création d'applications pour appareils mobiles, une introduction aux systèmes informatiques, la conception Web, les bases de données et les mathématiques discrètes.
Année 2
Vous poursuivrez avec la conception logicielle - problèmes d’architecture de haut niveau, algorithmes et structures de données. Les autres sujets abordés sont les bases de données, l'interface matériel-logiciel, la conception d'interaction et des cours de programmation plus avancés.
Année 3
Vous étudierez des sujets tels que l'intelligence artificielle, les communications, les réseaux, les systèmes d'exploitation ainsi que des aspects plus formels de l'informatique. Vous allez également entreprendre un projet de programmation en groupe.
Année 4
Vous étudierez la gestion des mégadonnées, l'exploration de données et l'apprentissage automatique, ainsi qu'un choix de sujets avancés tels que le calcul bio-inspiré, la visualisation et l'analyse de données, la sécurité de réseau. Vous entreprendrez également un projet individuel majeur en Data Science.
Des informations plus détaillées sur le contenu des cours énumérés ci-dessus, la manière dont ils sont évalués et les résultats de l’apprentissage peuvent être consultés via notre portail étudiant actuel.
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
Année 1
Vous aborderez les compétences de base en programmation, la création d'applications pour appareils mobiles, une introduction aux systèmes informatiques, la conception de sites web, les bases de données et les mathématiques discrètes.
Année 2
Vous poursuivrez avec la conception de logiciels - tant les questions d'architecture de haut niveau que les algorithmes et les structures de données. D'autres sujets sont les bases de données, l'interface matériel-logiciel, la conception d'interaction et des cours de programmation plus avancés.
Troisième année
Vous étudierez des sujets tels que l'intelligence artificielle, les communications, les réseaux, les systèmes d'exploitation ainsi que des aspects plus formels de l'informatique. Vous entreprendrez également un projet de programmation en groupe.
Année 4
Vous étudierez la gestion des big data, l'exploration de données et l'apprentissage automatique, ainsi qu'un choix d'autres sujets avancés tels que l'informatique bio-inspirée, la visualisation de données et l'analyse, la sécurité des réseaux. Vous entreprendrez également un projet individuel majeur dans le domaine de la science des données.
Des informations plus détaillées sur le contenu des cours énumérés ci-dessus, la manière dont ils sont évalués et les résultats de l'apprentissage sont disponibles sur notre portail étudiant actuel.
Résultat du programme
Dans les dernières années du cursus, vous aurez la possibilité de vous spécialiser et de développer les compétences nécessaires pour devenir un data scientist. Plus précisément, vous aurez la capacité de développer et d'effectuer des analyses de données à grande échelle et reproductibles, fondées sur la modélisation statistique. Le terme "science des données" est souvent utilisé de manière interchangeable avec "big data" ou "data analytics". Elle devient de plus en plus importante à mesure que d'énormes quantités de données universitaires, commerciales et gouvernementales complexes sont générées à partir de nombreuses sources largement en ligne. Ce lac de données qui gonfle a besoin d'un nombre croissant de personnes qualifiées capables de l'analyser et de lui donner un sens. Pour cela, il faut que ce personnel soit formé aux dernières compétences et techniques en matière de science des données.