Scienza dei dati

La Data Science unisce tecnologie informatiche all'avanguardia, metodi statistici avanzati e competenze specifiche per estrarre informazioni fruibili dall'enorme quantità di dati generati nella società odierna. Questo programma innovativo sfrutta le conoscenze di statistici, informatici ed esperti di apprendimento automatico di fama mondiale, fornendo agli studenti le competenze quantitative necessarie per una carriera di successo. I laureati acquisiscono una comprensione approfondita dei fondamenti della data science, sviluppando competenze in settori come il data mining, l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico statistico e l'analisi dei big data. Le principali competenze acquisite includono:

- **Programmazione**: Padronanza di linguaggi come R e Python.

- **Modellazione**: Creazione di modelli predittivi.

- **Progettazione**: Progettazione di soluzioni dati efficaci.

Per migliorare l'occupabilità, il curriculum di Kent enfatizza competenze trasferibili come il pensiero critico, la comunicazione efficace, la risoluzione dei problemi e il lavoro di squadra. La partecipazione ad attività extra a Kent, come l'apprendimento delle lingue o il volontariato, consente agli studenti di ampliare ulteriormente le proprie competenze. Un tirocinio in un'azienda può arricchire significativamente l'esperienza di apprendimento, influenzando le future opportunità di carriera.

### Posizione

Studiare a Canterbury offre un ambiente vivace, diversificato e accogliente per gli studenti. La città è un fulcro di nuove idee entusiasmanti, in un contesto storico mozzafiato.

### Panoramica dei moduli

**Anno 1**:  

- Matematica per la scienza dei dati  

- Programmazione I e II  

- Tecnologie Internet  

- Principi essenziali di probabilità e statistica  

- Applicazioni e pratica con R e Python  

**Anno 2**:  

- Algoritmi  

- Sistemi di database  

- Modellazione predittiva ed esplicativa  

- Ottimizzazione per l'analisi dei dati  

- Fondamenti di intelligenza artificiale  

**Anno 3**:  

- Calcolo naturale  

- Apprendimento automatico e apprendimento profondo  

- Apprendimento automatico bayesiano  

- Progetto di scienza dei dati  

- Facoltativo: Data mining e scoperta della conoscenza, elaborazione del linguaggio naturale