
Laurea triennale in Data Science applicata (con lode)
Bangor , Regno Unito
Informazioni su questo corso
Questo apprendistato per la laurea in Data Science applicata è un modo innovativo e flessibile per studiare per una laurea pur rimanendo occupati. Il corso di laurea è riservato ai dipendenti. Le lezioni si svolgono un giorno a settimana presso il Grŵp Llandrillo Menai per i primi due anni e presso la Bangor University per l'ultimo anno.
Questo apprendistato per la laurea in Data Science applicata è stato sviluppato in collaborazione con il settore per garantire che il curriculum sia pertinente alle esigenze del settore IT e allo sviluppo della forza lavoro. Copre l'intera gamma della Data Science, combinando l'insegnamento accademico tradizionale con l'apprendimento basato sul lavoro.
Il percorso di Data Science applicata riguarda la gestione e l'analisi dei "dati". Si concentra su una gamma di strumenti di programmazione e analisi che possono essere utilizzati per supportare le aziende nell'elaborazione dei dati.
Gli argomenti di studio tipici includono la programmazione con Python, la matematica per l'informatica, un'introduzione ai sistemi informatici, la gestione dei dati nei database tramite SQL, le modalità di analisi dei dati e gli strumenti utilizzati nel processo di analisi.
Vengono inoltre sviluppate competenze di supporto, come una serie di competenze matematiche di base necessarie per analizzare i dati e i requisiti etici e legali nella raccolta dei dati. Nell'ultimo anno si affronteranno argomenti come l'apprendimento automatico, la gestione avanzata dei dati, la visualizzazione delle informazioni, la sicurezza e si intraprenderanno due progetti, uno in Intelligenza Artificiale e l'altro in Visualizzazione.
Il completamento dei primi due anni di apprendistato in Data Science applicata offre l'opportunità di conseguire una laurea FdSc come qualifica finale, a sua volta accreditata nell'ambito dell'Higher Apprenticeship Framework tramite Tech Partnership, il Sector Skills Council per l'IT.
Se stai cercando un corso universitario pertinente al settore IT e che possa essere completato mentre lavori, la laurea triennale in Data Science applicata è l'opzione ideale. Il corso di laurea ti offre vantaggi ampliando le tue conoscenze e le tue opportunità di carriera, favorendo al contempo il successo del tuo datore di lavoro.
Durata
Gli studenti solitamente intraprendono studi accademici per un giorno e una sera a settimana per tre anni.
Sede
Per i primi due anni, i nostri programmi di apprendistato per la laurea digitale si svolgono solitamente presso college a Deeside e Wrexham o Rhos-on-Sea, mentre i nostri programmi di apprendistato per la laurea in ingegneria si svolgono presso college a Llangefni o Rhos-on-Sea. L'ultimo anno di apprendistato si svolgerà presso la Bangor University.
Perché scegliere la Bangor University per questo corso?
- Questo corso è interamente finanziato dall'Higher Education Council for Wales, il che significa che puoi conseguire una laurea senza alcun debito e il tuo datore di lavoro acquisisce un membro del personale con più competenze direttamente correlate all'attività.
- Il contributo che il tuo datore di lavoro deve dare è quello di liberarti dal lavoro per frequentare l'università un giorno alla settimana.
- Rimani impiegato mentre studi per la tua laurea.Gli studenti di questo corso partiranno dal punto di ingresso più appropriato per loro, in base all'esperienza pertinente o alla formazione pregressa. Ciò significa che non ti verrà chiesto di ripetere i risultati ottenuti in precedenza, ma piuttosto di sviluppare le conoscenze esistenti e ampliare il tuo potenziale futuro.
- Gli studenti che intraprendono questo programma trarranno vantaggio dalla possibilità di accrescere le proprie competenze e progredire nella loro carriera. Questo corso ti consentirà, in definitiva, di contribuire allo sviluppo dell'attività del tuo datore di lavoro.
- Avrai accesso a tutte le risorse disponibili presso college e università, offrendoti la flessibilità di due ambienti di apprendimento dinamici.
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