Data Science, BSc (Hons)

BSc Data Science-Programm an der Greenwich University

Das BSc Data Science-Programm bildet mathematisch begabte Studierende zu qualifizierten Data Scientists aus und bereitet sie auf vielfältige Karrieren oder weiterführende Studien in den Bereichen Data Science und Analytics vor.

Programm-Highlights

• Dauer: Drei Jahre
• Schwerpunkt: Mathematik und Statistik als Grundlage für Theorie und Praxis der Data Science.
• Kompetenzentwicklung: Schwerpunkt auf praktischen Fähigkeiten in Datenanalyse, Problemlösung und der Bewertung datenintensiver Herausforderungen.

Individuelles Lernen

• Studierende können Wahlmodule wählen, die ihren Interessen innerhalb verschiedener Anwendungsbereiche der Data Science entsprechen.
• Absolventen sind bestens für Positionen im öffentlichen und privaten Sektor, einschließlich Regierungsbehörden und NGOs, gerüstet.

Studienplanübersicht

Jahr 1: Kernmodule

• Vektoren und Matrizen (15 Credits)
• Mathematische Codierung (15 Credits)
• Analysis (30 Credits)
• Diskrete Mathematik (15 Credits)
• Unsere mathematische Welt (15 Credits)
• Datenanalyse (15 Credits)
• Wahrscheinlichkeit und Zufall (15 Credits)

Jahr 2: Kernmodule

• Anwendungen in KI und Data Science (15 Big-Data-Analyse und -Visualisierung (15 Credits) Lineare Algebra und Differentialgleichungen (30 Credits) Operations Research: Lineare Programmierung (15 Credits) Vektoranalysis (15 Credits) Statistische Datenanalyse und Zeitreihenanalyse (30 Credits) 3. Studienjahr: Kernmodule Maschinelles Lernen (15 Credits) Verantwortungsbewusste Künstliche Intelligenz (15 Credits) Optimierungstechniken (15 Credits) Fortgeschrittene Optimierungstechniken (15 Credits) Lineare Modelle und statistische Methoden Schlussfolgerungen (15 Credits)
• Wählen Sie 30 Credits aus Optionen wie zum Beispiel:
• Forschungsmethoden und Mathematikprojekt (30 Credits)
• Mathematik-Praktikum (30 Credits)
• Wählen Sie 15 Credits aus Optionenwie zum Beispiel::
• Finanzzeitreihen (15 Credits)
• Graphentheorie und Anwendungen (15 Credits)
• Bayes'sche Methoden und ihre Anwendungen (15 Credits)

Gesamtarbeitsaufwand

• Studierende sollten mit einem Arbeitsaufwand rechnen, der dem einer Vollzeitbeschäftigung ähnelt. Jedes Modul umfasst 15 oder 30 Credits, was einem Lernaufwand von ca. 150 bzw. 300 Stunden entspricht.
• Selbstständiges Lernen ist für den Erfolg unerlässlich, ebenso wie die Teilnahme an Förderkursen, Gastvorträgen und Workshops.

Karrierewege

• Optionale Praxissemester bieten zwischen dem zweiten und dritten Studienjahr wertvolle Branchenerfahrung und verbessern die Beschäftigungsfähigkeit.
• Absolventen können Positionen in den Bereichen statistische Modellierung, Operations Research, IT, Pharmazie, Rechnungswesen und Lehre anstreben.
• Unterstützung bei der Suche nach Praktika und Stellenangeboten bietet der Karriereservice von Greenwich.

Unterstützungsangebote

• Greenwich bietet Unterstützung bei der Entwicklung akademischer Fähigkeiten, darunter Zugang zu Tutoren, Fachbibliothekaren und bei Bedarf Schulungen für spezifische IT-Anwendungen.

Dieses Programm vermittelt Studierenden die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um im dynamischen und sich schnell entwickelnden Bereich der Datenwissenschaft erfolgreich zu sein und bereitet sie auf vielfältige und spannende Karrierewege vor. Möglichkeiten.