Наука о данных BSc (Hons)

Buckinghamshire New University - Университет Бэкингемшир Нью

Специалисты по изучению данных пользуются большим спросом, поскольку они умеют исследовать данные и использовать аналитику для поиска закономерностей, тенденций и взаимосвязей в массивах данных. Эта информация может быть использована в самых разных областях - от прогнозирования поведения потребителей до ускорения разработки новых перспективных лекарств.

Наша практическая степень BSc (Hons) Data Science поможет вам подготовиться к успешной карьере. Вы сможете воспользоваться нашими связями с промышленностью, хорошо оборудованными компьютерными классами, небольшими по размеру классами и опытным и поддерживающим персоналом.

**Зачем изучать этот предмет?

Науку о данных можно описать простым языком как изучение данных. Информация и ее оценка в больших данных позволяет выявить интерпретации и выводы, которые могут быть использованы во многих контекстах, таких как:

• Предприятия прогнозируют поведение потребителей и извлекают из него выгоду
• банковские учреждения выявляют случаи мошенничества
• инвесторы, использующие комбинацию больших данных и искусственного интеллекта для более обоснованного выбора инвестиций
• фармацевтические компании, использующие анализ данных для ускорения разработки перспективных лекарств.

**Почему стоит учиться в Бакингемширском новом университете?

В BNU мы всегда предоставляем нашим студентам возможность поработать над реальными сценариями, бизнес-задачами и проблемами, связанными с работой, когда это возможно, поэтому ваш опыт обучения у нас будет таким уникальным.

**Какими удобствами я могу воспользоваться?

Наши компьютерные классы оснащены самым современным оборудованием. Мы регулярно обновляем компьютерное оборудование и программное обеспечение, чтобы у вас было все необходимое для успешной работы.

**Что я буду изучать?

Эта программа позволит вам получить прочные знания о технологиях и системах, которые лежат в основе безопасного хранения, обмена, анализа и представления данных в различных ситуациях и для различных целей.

Это включает в себя широкое образование в области компьютерных архитектур, сетей, информационной безопасности, программирования, баз данных, веб-технологий и разработки программного обеспечения.

Анализ данных, естественно, будет центральной темой курса. Технологии, информационные системы и различные связанные с ними компоненты будут использоваться для преобразования данных в значимую информацию, чтобы заинтересованные стороны могли сообщать о результатах и принимать решения на основе фактических данных.

На заключительном этапе программы вы можете выбрать различные направления специализации. В зависимости от того, что вдохновляло вас во время обучения, и, возможно, руководствуясь будущими карьерными амбициями, вы можете выбрать модули, посвященные разработке баз данных, искусственному интеллекту или облачным вычислениям и сетевой безопасности.

В этой программе будут:

• обеспечить глубокое понимание различных аспектов области науки о данных
• вооружить вас соответствующими техническими навыками и опытом использования различных технологий, систем, подходов и методологий, необходимых для безопасного хранения, передачи, анализа и представления данных
• развить ваши навыки и знания, чтобы вы могли систематически и критически анализировать различные методы и стратегии для решения различных проблем, связанных с данными
• дать вам представление о профессиональных, моральных, правовых и этических вопросах, связанных с вычислительной техникой и информационными технологиями.

Каковы мои карьерные перспективы?

В основе этой степени лежит возможность трудоустройства, и мы поможем вам подготовиться к широкому кругу профессий.

Получив степень в области науки о данных, вы сможете работать в самых разных областях, например:

• Электронная коммерция
• Финансы
• Правительство
• Здравоохранение
• Информационные технологии
• Розничная торговля
• Научные исследования.

Типичные должностные обязанности включают:

• Архитектор приложений
• Архитектор данных
• Инженер по данным
• Ученый по данным
• Архитектор предприятий
• Архитектор инфраструктуры Архитектор машинного обучения
• Инженер машинного обучения
• Специалист по машинному обучению.