データサイエンス

このコースの目的は、異なる種類のデータの特性と複雑なデータセットの構造を理解し、それらの関係性を認識し、生データに必要な変換手順を適用し、結論を導き出し、現実世界のプロセスをモデル化できるITプロフェッショナルを育成することです。受講者は博士課程への進学が可能です。

習得すべき技術的能力

a) 知識

革新的な研究レベルのデータサイエンスに必要な、データ分析、倫理、データセキュリティ、数学、統計、プログラミングの原則とコンテキスト、特にデータのタイプ、表現、変換および最適化手順、多変量統計、機械学習の概念に関する知識。分析とモデリングに使用される最新のテクノロジーの操作に精通し、大量のデータを含む実際の状況でそれらを適用できるようになります。大量のデータを保存、処理、視覚化する手法と、さまざまなツールの特性に関する知識。データサイエンスの主要な応用分野、関連する問題、考えられる解決策の主な方向性、そして関連技術の限界に関する知識。異なる種類のデータ間の関連性を構築し、データ変換に基づいて情報を抽出し、多分野にわたる環境における問題を解決する能力。英語能力は、研修のレベル、英語文献の知識、技術文書の理解と処理、資格取得の対象となる専門業務の遂行、および継続的な専門能力開発に十分です。法的および倫理的側面を含む、規制の問題とデータ管理、分析、モデリングの問題について包括的な知識。IT セキュリティ問題に関する知識。

b) スキル

さまざまな分野における複雑な分類、モデリング、予測の問題を形式化し、必要な理論的および実践的方法を定義し、解決する能力。必要なタスクの生データ変換手順を構築する能力。さまざまなモダリティを組み合わせて、コンテキスト内でデータを他の情報とリンクする能力。データ要素間の依存関係、およびデータの構造化可能性とタイプに関する知識。データ分析戦略をテクノロジーの変化に適応させる能力。処理および分析されるデータを生成するデータ サイエンス関連分野と効果的に連携する能力。大量のデータを効果的に視覚化し、結果を解釈する能力。日常的な問題の特定と解決にとどまらず、独創的なアイデアを生み出す能力。専門家の指導の下で独立した科学研究を遂行する能力。母国語に加え、少なくとも英語でコミュニケーションを取り、結果を発表・解釈し、報告書を作成し、技術資料を処理する能力。職務の過程で、研究、開発、革新の目標を設定する可能性を探求し、それらの達成に努めるものとする。

c) 姿勢

データサイエンスおよび関連分野、特に数学、統計、コンピュータサイエンス、人工知能における最新の動向を監視し、それを自身の発展に役立てるよう努める。職務において、自分と異なる見解を持つ人々の意見を尊重して考慮し、専門的な議論のみを受け入れるものとする。職業上の信憑性をもって自分の専門分野を代表し、職務の結果を提示する。環境に配慮した行動の促進と実施に尽力するものとする。

d) 自律性と責任

自分のタスクを正確に遂行し、期限を厳守することに細心の注意を払う。分析、モデリング、その他のデータサイエンスのタスクにおいて、個人として、チームの一員として、またはリーダーとして作業する能力。一緒に、または自分のもとで作業する他の人の作業に対する責任を負うものとする。現行の規制に従い、委託された機密性の高いデータおよび潜在的に機密性の高いデータを責任を持って管理します。専門的倫理および科学的倫理を最大限に尊重して業務を遂行します。