Bachelor of Science in Datenwissenschaft (BS DSC)

Was ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres wissenschaftliches Feld, das Mathematik, Statistik, Informatik, Data Mining, maschinelles Lernen und die damit verbundenen Methoden vereint (siehe Abbildung 1). Dabei werden wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um verborgenes Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu entdecken und zu extrahieren. Das Ziel von Data Science besteht darin, wichtige Statistiken und Techniken zu sammeln, zu interpretieren und anzuwenden, die dabei helfen, Lösungen für allgemeine Probleme in Industrie und Gesellschaft zu finden. Zu diesem Zweck müssen die Fähigkeiten eines Data Scientists fortgeschrittene Kenntnisse in Analysis, Algebra, Statistik, Informatik und eine Palette von Werkzeugen zum Entschlüsseln und Analysieren extrahierter Daten umfassen.

Die meisten Daten, die traditionell in relationalen Datenbanken oder anderen Speichern verwendet werden, sind strukturiert und von mittlerer Größe. Erkenntnisse aus solchen gut organisierten Daten können mithilfe einfacher statistischer oder rechnergestützter Tools gewonnen werden. Heutzutage sind Daten aus einer Vielzahl von Medienquellen, darunter dem Internet, sozialen Medien, Telekommunikation und dem Internet der Dinge (IoT), jedoch unstrukturiert oder halbstrukturiert. Es werden ständig neue Arten von Rohdaten und unstrukturierten Daten generiert, die mit herkömmlichen statistischen oder rechnergestützten Methoden und Tools nicht verarbeitet werden können. Hier kommt Data Science ins Spiel, um den Entscheidungsprozess hinsichtlich Automatisierung und Effizienz zu unterstützen. In der Praxis liegt der Wert von Data Science in seinem prädiktiven und präskriptiven Charakter, der die Umsätze im E-Commerce deutlich steigert.

Programmübersicht

Das Data Science-Programm wurde als Reaktion auf den wachsenden Bedarf der Industrie an fortgeschrittenen akademischen Qualifikationen und Fachwissen im Bereich Data Science entwickelt. Es handelt sich um einen umfassenden und integrierten Lehrplan, der die allgemeine Ausbildung sowie unterstützende STEM- und BSS-Kurse umfasst. Der detailliertere Programmablauf legt nahe, dass die Studierenden im ersten und zweiten Jahr die erforderlichen Kernanforderungen und Vorkurse der Universität absolvieren. Diese Vorkurse umfassen Mathematik-, Statistik- und Informatikkurse. Das Hauptziel dieses Programms besteht darin, das erforderliche Fachwissen in den Kernkompetenzen der Data Science zu vermitteln, darunter Computer-, Datenanalyse- und Verwaltungsfähigkeiten sowie Kenntnisse und Projektdesign.

Lernergebnisse

Ein Student, der diesen Kurs abschließt, wird in der Lage sein:

  • Zeigen Sie, dass Sie die wissenschaftlichen Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschen.
  • Nutzen Sie fundierte Kenntnisse der modernen statistischen Methodik und Informatik;
  • Wenden Sie Data-Science-Techniken an, um Herausforderungen im Datenmanagement zu bewältigen.
  • Entwickeln Sie Fähigkeiten in den am häufigsten verwendeten Programmiersprachen für die Datenwissenschaft;
  • Demonstrieren Sie Fähigkeiten in der statistischen Datenanalyse mit professioneller Software;
  • Verwenden Sie Algorithmen des maschinellen Lernens, um unstrukturierte Daten zu schürfen.
  • Interpretieren Sie analytische Modelle, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen;
  • Organisieren und verwalten Sie Datensätze für Data-Science-Projekte;
  • Analysieren Sie kritische Computerherausforderungen und identifizieren Sie analytische Lösungen.
  • Kommunizieren und schreiben Sie Lösungen und Methoden für Projektaktivitäten

Berufliche Perspektiven

Die Harvard Business Review, ein renommiertes Management-Magazin der Harvard University, schlug in ihrem Artikel vor:Data Scientist: Der sexieste Job des 21. Jahrhunderts" Das "Der Mangel an Datenwissenschaftlern wird in einigen Sektoren zu einem ernsthaften Hindernis.„Darüber hinaus deutete IBM an, dass die weltweite Nachfrage nach Datenwissenschaftlern in den nächsten Jahren deutlich steigen wird. Diese Vorhersage wurde durch die Anzahl der von 2014 bis 2018 angebotenen Stellen im Bereich Datenwissenschaft laut CEB TalentNeuron, einem Online-Portal für Talentmarktinformationen, bestätigt. In afrikanischen Industrien und Regierungen besteht ein wachsendes Interesse daran, Methoden der Datenwissenschaft und innovative Analysetechniken auf lokale Probleme in den Bereichen nachhaltige Entwicklung, Gesundheitswesen, Landwirtschaft, Bildung, Artenschutz, Telekommunikation und Fertigung anzuwenden. Daher gibt es Möglichkeiten für Datenwissenschaftler wie Absolventen des IUGB-Programms für Datenwissenschaft, die geeignete Lösungen für diese Probleme finden können.

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