תואר ראשון במדעי נתונים יישומיים (באינטרנט ובקמפוס)

חינוך IT המתמקד בצורך העולמי הגובר בניתוח נתונים גדולים. מדע יישומי נתונים מלמד אותך שיטות מדעיות לעבודה עם נתונים באופן מעשי ורלוונטי.

פיצוץ הנתונים

אנו חיים בעידן הנתונים! נתונים מגיעים מכל מקום - פוסטים לאתרי מדיה חברתית, עסקאות מכירות מקוונות, חיישני אקלים ותעבורה, מכשירים המותאמים ל- GPS, מערכות טלפון סלולרי, רשתות תחבורה, מערכות תעשיות, שירותי בריאות ואינטרנט של הדברים. נתונים מופקים בקצב מואץ כל הזמן על ידי בני אדם וגם מכונות. יבמ מעריכה כי בכל יום נוצרים 2.5 מיליארד בתים של נתונים, כאשר 90% מהנתונים הקיימים נוצרו בשנתיים האחרונות בלבד.

עלייתם של ביג דאטה והזמינות של מספר רב של נתונים מיוחדים ומגוונים פירושם שמומחי נתונים נדרשים כדי לעבוד בכל תחומי הנושא, כולל מדע, תעשיה וממשל, תוך עבודה על כל מחזור חיי הנתונים כולו, החל מרכישה, טיהור וחקר. לניתוח, הדמיה ותקשורת. זה נחלתו של מדען הנתונים.

לאורך כל תכנית התואר הראשון התלמידים ילמדו את היסודות התיאורטיים הנדרשים לעבודה בתחום זה וכן את היישום הפרקטי של כלים וטכניקות המשמשים בתחום מדעי הנתונים. זה כולל ניהול נתונים, ניתוח והדמיה, פיתוח ופריסה של תוכנה, ניתוח מתמטי וסטטיסטי, ובינה מלאכותית ולמידת מכונות.

מידע על התוכנית

ההפעלה הבאה:

• 10 באוגוסט 2020

קַמפּוּס:

• כריסטיאנסנד
• לימודים מקוונים

מֶשֶׁך:

• 3 שנים

שפת התוכנית:

• אנגלית

מבנה התוכנית

השנה הראשונה של התוכנית תוכננה לפתח רוחב של כישורי יסוד הנדרשים על ידי מדעני נתונים. במהלך שנת לימודים זו, התלמידים יפתחו מיומנויות תכנות, מתמטיקה, רשת וניהול נתונים לצד מחקר וניהול פרויקטים.

במהלך השנה השנייה ללימודים, התלמידים יפתחו עוד יותר את כישורי התכנות ופיתוח התוכנה שלהם. הם יבדקו כלים וטכניקות סטטיסטיות לניתוח נתונים ויחקרו טכנולוגיות אחסון נתונים של NoSQL.

בשנה האחרונה שלהם, התלמידים יצברו ניסיון מעשי בניתוח נתונים גדולים ובדמיון נתונים ויפתחו יישומים תוך שימוש בעקרונות למידת מכונה. השנה כוללת גם את ההזדמנות לפתח מומחיות מעשית ספציפית לתחום, לבחון את דרישות הנתונים של ענפי התעשייה של נפט וגז, הנדסה וטכנולוגיית מידע, או מגזרים הקשורים לחברה בממשל ובריאות.

לאחר סיום התואר, הבוגרים יהיו בעלי הכישורים התיאורטיים והמעשיים הנדרשים לעבודה במגוון תעשיות במגוון סוגים של ארגונים. בוגרים יהיו כשירים להמשיך ולפתח את מומחיותם באמצעות לימודים נוספים.

קורסים

שנה 1:

• מתודולוגיות למידה ומחקר מבוססות
• מבוא לאבטחת מידע
• היבטים מקצועיים של מחשוב
• מבוא לתכנות
• מתמטיקה בדידה
• עקרונות רשת
• תכנות ומסדי נתונים
• עבודות פרויקט סטודיו

שנה 2:

• תכנות מונחה עצמים
• הפעלת מערכות קבצים
• מסדי נתונים NoSQL
• כלים וטכניקות ניתוח סטטיסטי
• פיתוח תוכנה מקצועי
• אלגוריתמים ומבני נתונים
• עבודות פרויקט סטודיו

שנה 3:

• פרויקט שנה גמר
• ניתוח נתונים גדולים
• ויזואליזציה של נתונים
• למידת מכונה
• בחירה
• בחירה

בחירות:

• חברות חכמות בריאות, חברה ומדיה
• טכנולוגיות חכמות: מחשוב, טלקומוניקציה ואבטחת סייבר
• תעשיות חכמות: נפט, גז והנדסה
• עיבוד שפה טבעית
• קריפטוגרפיה וסטגנוגרפיה
• ניהול אירועים
• מתמטיקה נפרדת נוספת
• מתמטיקה טהורה למחשוב

תוצאות למידה

יֶדַע:

• בעל ידע נרחב בנושאים החשובים, התיאוריות, העקרונות והנושאים במדעי הנתונים, ניתוח נתונים גדולים ותחומים קשורים, והתהליכים התיאורטיים והדיגיטליים הנלווים אליו, וכלים ושיטות לחקירת מצבים בעייתיים מונעי נתונים.
• מכיר עבודות מחקר ופיתוח עדכניות בתחום ניתוח נתונים גדולים ומדעי נתונים.
• בעל ידע על עקרונות פיתוח תוכנה וניתוח נתונים, תיאוריות, כלים וטכניקות לעבודה עם מערכי נתונים גדולים הטרוגניים, כיצד ליישם אותם במגוון תחומים ומצבים מונעי נתונים וכיצד להעריך את יעילותם ואת התוצאות שהתקבלו מהבקשה שלהם.
• יכול לעדכן את הידע שלו בתחום מדעי הנתונים באמצעות לימודים, מחקר והתפתחות מקצועית.
• בעל ידע בהיסטוריה ופיתוח של ניתוח נתונים גדולים ומדעי נתונים, כולל הכלים, הטכניקות והטכנולוגיות העיקריות בתחום מדעי המידע, והשפעתם העתידית והפוטנציאלית העתידית על תפקוד המדע, הניתוח והפיתוח, התעשייה והחברה.
• מבינה את הסוגיות המשפטיות והאתיות הנוגעות להשגה וניתוח של נתונים גדולים והצגת התוצאות של ניתוח נתונים גדולים עבור בעלי העניין.
• בעל ידע ביישום עקרונות מדעי נתונים, וכלים וטכניקות סטטיסטיות ואנליטיות, בתחומים מדעיים, חברתיים ותעשייתיים מורכבים.

כישורים

• יכול ליישם ידע אקדמי ותיאורטי בכלים וטכניקות ניתוח נתונים, בתוספת עבודות מחקר ופיתוח עדכניות, על בעיות מדעיות מעשיות ותיאורטיות, על מנת לקבל החלטות ובחירות מבוססות, מושכלות ומוצדקות.
• יכול להרהר בפרקטיקה אקדמית ופיתוח מקצועי, לזהות תחומים לשיפור ולהסתגל להתפתחויות עתידיות בכלים, טכניקות וטכנולוגיות של ניתוח נתונים והדמיה.
• הוא מסוגל למצוא, להעריך ולהתייחס למידע רלוונטי ולנושאים מלומדים ולהציג אותו באופן ששופך אור על בעיות מונעות נתונים.
• יכולים לאתר, לרכוש, לתפעל ולנתח קבוצות נתונים הטרוגניות גדולות ובאופן יעיל באמצעות טכנולוגיות ניתוח נתונים וטכניקות סטטיסטיות מתאימות.
• מסוגל לחלץ משמעות ולפרש נתונים באמצעות מגוון כלים ושיטות למידה מתמטית ומכונה.
• יכולים לבחור ולהשתמש בכלי ובטכניקות הדיגיטליות העיקריות להמחשת נתונים ותוצאות ניתוח נתונים גדולים בדרך מתאימה ומקצועית, על מנת לפתח ולהציג תובנות אינפורמטיביות לסיטואציות בעייתיות מונעות נתונים.
• יכולים לבחור וליישם ביקורתית מגוון של טכניקות לפתרון בעיות אנליטיות ומתודולוגיות, המבוססות על מחקר, וכדי להיות מסוגלים לפרש את הפתרונות ולהציג תוצאות כראוי.
• מסוגל לזהות את בעלי העניין בפרויקטים של מדעי נתונים ולתקשר, לרשת ולשתף פעולה עם בעלי העניין הללו באופן מתאים בהתאם לדרישות הפרויקט וההשפעות הפוטנציאליות של התוצאות.

יכולת כללית:

• מסוגל לזהות ולפעול באופן הולם בנושאים אתיים מורכבים העולים במסגרת התרגול האקדמי והמקצועי כמדען נתונים.
• מסוגל לתכנן, לבצע ולנהל מגוון משימות ופרויקטים הקשורים למדעי נתונים לאורך זמן, לבד או כחלק מקבוצה, למסקנה מוצלחת ובהתאם לדרישות ולעקרונות אתיים רלוונטיים.
• יכול לתקשר את תוצאות העבודה האקדמית התיאורטית, המעשית והמחקרית ביעילות באמצעות צורות תקשורת מתאימות (אלקטרונית, בעל פה ו / או בכתב) על מנת להציג תיאוריות, טיעונים, בעיות ופתרונות באופן מתאים ומקצועי.
• יכול לתקשר ולהחליף דעות, רעיונות ונושאי נושא אחרים כמו תיאוריות, בעיות ופתרונות, עם אחרים עם רקע ו / או ניסיון במדעי נתונים ותחומים קשורים, באמצעות בחירה ויישום של שיטות תקשורת מתאימות, ובכך לתרום להתפתחות של פרקטיקות טובות בתוך קהילת מדעי הנתונים.
• מסוגל לעסוק בהשתקפות עצמית כחלק מאסטרטגיית הלמידה לכל החיים הנדרשת מאיש מקצוע במדעי המידע ומתרגל רפלקטיבי.
• מכיר חשיבה ומגמות עכשוויות וחדשות בתחום מדעי הנתונים והתחומים הקשורים אליו.

אפשרויות קריירה

המומחיות והכישורים של תוכנית רווקים זו מבוקשים מכיוון שמדדי מגמה רבים מצביעים על בעיות במדעי נתונים ובבעיות 'ביג דאטה' יהיו בעלות משמעות הולכת וגוברת למגזרים מסחריים רבים. זה מונע בשנים האחרונות על ידי התפתחויות בתחום הטכנולוגיה ושכיחות הנתונים. היוזמות המתעוררות הקשורות לטכנולוגיות חדשות המשמשות בערים חכמות, אינטרנט של דברים ומערכות סייבר-פיזיקליות, יניבו גם כמות עצומה של נתונים הדורשים מומחי מדעי נתונים. יש צורך דחוף לבוגרים המיומנים בניתוח נתונים בהיקפים גדולים.

לדברי אבליה, קיים נורבגיה גירעון מדאיג של אנשים עם כישורים טכניים חזקים בנורבגיה. המרחק בין צרכים למומחיות זמינה נע בין 24 ל- 113 אחוזים. התרחיש הטוב ביותר מציע כי עד שנת 2030, אחד מכל ארבעה עמדות תקשוב יהיה פנוי.

מקינזי מעריך כי בארה"ב יש מחסור של 140,000 עד 190,000 אנשים עם מומחיות אנליטית וחצי מיליון מנהלים ואנליסטים עם הכישורים להבין ולקבל החלטות על סמך ניתוח נתונים גדולים. זה מוערך כפער של 50-60% בביקוש למומחים אנליטיים. דו"ח של החברה המלכותית לסטטיסטיקה בבריטניה הדגיש כי 80% מהארגונים כבר נתקלים בבעיות במציאת מיומנות שתמלא את הביקוש הגובר.

לרוב העסקים הגדולים הנשענים על טכנולוגיית מידע יש צורך באנשים עם מומחיות במדעי נתונים. לפיכך, תואר ראשון זה מעניק הכשרה ייחודית להתמודדות עם אתגרים במגוון ארגונים ומגזרי תעשיה.

לימודי המשך

סטודנטים המעוניינים לקבל הכשרה נוספת במדעי נתונים יכולים להגיש מועמדות ללימודי תואר שני הקשורים למחשוב, ניתוח נתונים או מדעי נתונים במגוון מוסדות להשכלה גבוהה הן בנורבגיה והן בעולם. בוגרים שרוצים להמשיך בלימודי תואר שלישי יוכלו להגיש מועמדות להזדמנויות לימוד כאלה בנורבגיה או מעבר לה.