BSc (Hons) i datavitenskap
Heriot-Watt University Dubai
Nøkkelinformasjon
Campus plassering
Academic City, De forente arabiske emirater
Språk
Engelsk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
4 år
Tempo
Fulltid
Studieavgift
AED 65 100 / per year *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
* for å vite om gebyrene for dette programmet, vennligst send en e-post til [email protected]
Introduksjon
Oversikt
Datavitenskap er kjernen i den moderne dataanalyse- og ingeniørrevolusjonen, og gjør data til intelligens og informasjon for beslutningstaking og for å løse komplekse, mangefasetterte problemer. Det er en ung disiplin, og etterspørselen etter kompetanse innen alle aspekter av datavitenskap vokser veldig raskt. På grunn av denne sterke globale etterspørselen blir rollen som en datavitenskapsmann ofte rangert som den mest lovende karrieren og topper konsekvent de beste stillingene, med fagpersoner i feltet som rapporterer høy etterspørsel, høy lønn og høy trivsel.
BSc i datavitenskapsprogrammet er basert på et sterkt matematisk og statistisk grunnlag og vektlegger datastyring i stor skala ved hjelp av de mest relevante og oppdaterte programmeringsspråkene. Avhengig av deres interesser, kan kandidater finne arbeid innen områdene næringsliv, økonomi, myndigheter, vitenskap, transport, rettsmedisin, energi, miljø eller akademisk forskning.
De første tre årene av programmet er designet for å gi de nødvendige kjerneferdighetene og kunnskapene i matematikk, informatikk, sannsynlighet, statistikk, maskinlæring og kunstig intelligens. Det fjerde året gir muligheten til å fokusere på avansert maskinlæring, statistiske algoritmer og applikasjoner, datateknikk, matematiske aspekter ved datastrukturer eller applikasjoner til kunstig intelligens.
Undervisningskvalitet
Vi er stolte av å gi studentene nyttige ferdigheter både beregnings- og matematiske som kan brukes til å finne interessant informasjon i store datasett enten statisk eller dynamisk i sanntid. Disse ferdighetene kan brukes til å finne lukrative og interessante jobber i industri og handel.
Lenker med industrien
Vi har veldig sterke bånd med eksterne organisasjoner og industri, med representanter for mer enn 30 selskaper og organisasjoner som deltar i vårt industrielle rådgivende utvalg. Mye av forskningen vår er i samarbeid med ledende databedrifter og studenter setter virkelig pris på vår forskningsledede undervisning av vårt entusiastiske personale.
Student Lead Technology Club
Vår Student Lead Technology Club er et initiativ for å støtte studenter i å bruke teknologi (enten maskinvare, data eller programvare) for å utforske bruken av og kodeutvikling for nye plattformer, som en del av et undervist kurs eller som et personlig prosjekt.
Kursinnhold
Første året
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Calculus A, Praxis, Software Development 1
- Valgfrie kurs: Logikk og bevis, introduksjon til statistikk A
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Calculus B, Discrete Mathematics, Software Development 2, Intro to Statistical Science B
Andre år
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Kalkulus og reell analyse A, Lineær algebra, Sannsynlighet og statistikk A, Innføring i datastruktur og algoritmer
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Datastrukturer og algoritmer, Database Management Systems, Sannsynlighet og statistikk B, Numerisk analyse A
Tredje året
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Statistisk maskinlæring, Kunstig intelligens og Intel Agent, Software Engineering, Advanced Statistical Methods
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Profesjonell utvikling, Bayesian Inference og Comp Maths, Data Visualization Analytics, Statistical Models B
Fjerde år
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Optimalisering, Data Engineering Pipelines, Dissertation A
- Valgfrie kurs: Industriell programmering, statistisk databehandling, stokastiske prosesser
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Big Data Management, Advanced Machine Learning, Dissertation B
- Valgfrie kurs: Data Visualization Analytics, Applied Text Analytics, Time series
Engelskspråklige krav
Der engelsk ikke var undervisningsmediet på ungdomsskolen, må søkerne demonstrere engelskferdighet som tilsvarer IELTS 6.0 Academic (uten element under 5.5).
Søknadsfrist
Dubai Campus driver en opptaksprosess hele året: så snart ett inntak har lukket begynner vi å godta søknader om det neste. Det er også mulig for deg å utsette startdatoen i opptil et år.
De fleste studenter bruker 6–10 måneder før det valgte inntaket. Vi kan godta søknader inntil 3 uker før starten av hvert inntak, men du må merke deg at en sen søknad nesten helt sikkert vil bety en forsinkelse i tilbudet av viktige administrative tjenester, for eksempel studiematulasjonskortet ditt (uten at du ikke vil være kunne få tilgang til biblioteket eller online tjenester).
Opptak
Læreplan
Kursinnhold
Første året
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Calculus A, Praxis, Software Development 1
- Valgfrie kurs: Logikk og bevis, introduksjon til statistisk vitenskap A
Semester 2
- Obligatoriske emner: Calculus B, Diskret matematikk, Software Development 2, Intro to Statistical Science B
Andre år
Semester 1
- Obligatoriske emner: Kalkulus og reell analyse A, Lineær algebra, Sannsynlighet og statistikk A, Introduksjon til datastruktur og algoritmer
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Datastrukturer og algoritmer, Databasestyringssystemer, Sannsynlighet og statistikk B, Numerisk analyse A
Tredje året
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Statistisk maskinlæring, kunstig intelligens og Intel-agent, programvareteknikk, avanserte statistiske metoder
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Profesjonell utvikling, Bayesian Inference and Comp Maths, Data Visualization Analytics, Statistic Models B
Fjerde år
Semester 1
- Obligatoriske kurs: Optimalisering, Data Engineering Pipelines, Dissertation A
- Valgfrie emner: Industriell programmering, Statistical Computing, Stokastiske prosesser
Semester 2
- Obligatoriske kurs: Big Data Management, Advanced Machine Learning, Dissertation B
- Valgfrie kurs: Datavisualiseringsanalyse, Applied Text Analytics, Time series