Ciencia de datos

La ciencia de datos combina tecnología informática de vanguardia, métodos estadísticos avanzados y experiencia en el campo para extraer información útil de la gran cantidad de datos que se generan en la sociedad actual. Este programa innovador aprovecha el conocimiento de estadísticos, científicos informáticos y expertos en aprendizaje automático de primer nivel, lo que brinda a los estudiantes las habilidades cuantitativas necesarias para una carrera exitosa. Los graduados adquieren una comprensión integral de los fundamentos de la ciencia de datos y desarrollan experiencia en áreas como la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático estadístico y el análisis de big data. Las habilidades clave adquiridas incluyen:

- **Programación**: Dominar lenguajes como R y Python.

- **Modelado**: Creación de modelos predictivos.

- **Diseño**: Diseño de soluciones de datos efectivas.

Para mejorar la empleabilidad, el plan de estudios de Kent hace hincapié en las habilidades transferibles, como el pensamiento crítico, la comunicación eficaz, la resolución de problemas y el trabajo en equipo. La participación en las actividades de Kent Extra, como el aprendizaje de idiomas o el voluntariado, permite a los estudiantes ampliar aún más su conjunto de habilidades. Una pasantía industrial puede enriquecer significativamente la experiencia de aprendizaje, lo que influye en las oportunidades profesionales futuras.

### Ubicación

Estudiar en Canterbury ofrece un entorno dinámico, diverso y acogedor para los estudiantes. La ciudad es un centro de nuevas e interesantes ideas en medio de un impresionante contexto histórico.

### Descripción general de los módulos

**Año 1**:  

- Matemáticas para la ciencia de datos  

- Programación I y II  

- Tecnologías de Internet  

- Principios esenciales de probabilidad y estadística  

- Aplicaciones y Práctica con R y Python  

**Año 2**:  

- Algoritmos  

- Sistemas de bases de datos  

- Modelado predictivo y explicativo  

- Optimización para el análisis de datos  

- Fundamentos de la IA  

**Año 3**:  

- Computación natural  

- Aprendizaje automático y aprendizaje profundo  

- Aprendizaje automático bayesiano  

- Proyecto de ciencia de datos  

- Opcional: Minería de datos y descubrimiento de conocimiento, procesamiento del lenguaje natural