データサイエンス、BSc優等学位

数学に興味のある学生を熟練したデータ サイエンティストに育て、データ サイエンスと分析のさまざまなキャリアやさらなる研究に備えるためのコースを探索します。

**プログラムのハイライト:**

- **期間:** 3年間

- **焦点:** データ サイエンスの理論と実践の基礎としての数学と統計。

- **スキル開発:** データ分析、問題解決、データ量の多い課題の評価に関する実践的な能力。

**学習をカスタマイズ:**

- さまざまなデータ サイエンス アプリケーション内で個人の興味に合わせてオプション モジュールを選択します。

- 卒業生は、公共部門、民間部門、政府、NGO での役割に十分に備えることができます。

**カリキュラムの詳細:**

**1年目: コアモジュール**

- ベクトルと行列（15単位）

- 数学コーディング（15単位）

- 微積分と数学解析（30単位）

- 離散数学（15単位）

- 私たちの数学の世界（15単位）

- データ分析（15単位）

- 確率とランダム性（15単位）

**2年目: コアモジュール**

- AIとデータサイエンスの応用（15単位）

- ビッグデータ分析と視覚化（15単位）

- 線形代数と微分方程式（30単位）

- オペレーションリサーチ：線形計画法（15単位）

- ベクトル計算（15単位）

- 統計データ分析と時系列（30単位）

**3年目: コアモジュール**

- 機械学習（15単位）

- 責任ある人工知能（15単位）

- 最適化技術（15単位）

- 高度な最適化技術（15単位）

- 線形モデルと統計的推論（15単位）

- 次のようなオプションから 30 クレジットを選択します:

 - 研究方法と数学プロジェクト（30単位）

 - 数学実習（30単位）

- 次のようなオプションから 15 クレジットを選択します:

 - 金融時系列（15単位）

 - グラフ理論と応用（15単位）

 - ベイズ法とその応用（15単位）

**全体的な作業負荷:**

フルタイムの仕事と同等の作業量を想定してください。各モジュールには 15 または 30 単位が付与され、約 150 または 300 時間の学習に相当します。成功するには、サポート クラス、ゲスト レクチャー、ワークショップへの参加とともに、自主学習が不可欠です。

**キャリアパス:**

- オプションのサンドイッチ配置により、2 年目と 3 年目の間に業界経験を積むことができ、雇用可能性が高まります。

- 卒業生は、統計モデリング、オペレーションズリサーチ、IT、製薬、会計、教育など、さまざまな分野で活躍しています。

- インターンシップや就職先を確保するためのサポートは、グリニッジの専用の雇用およびキャリアサービスを通じて受けられます。

**サポートサービス:**

グリニッジでは、必要に応じてチューター、科目別司書へのアクセス、特定の IT パッケージのトレーニングなど、学術スキルのサポートを提供しています。