Cử nhân Khoa học Dữ liệu (BDatSci)
Stellenbosch University
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Stellenbosch, Cộng hòa Nam Phi
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
4 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
ZAR 60.000 / per year
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Feb 2025
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư có tác động to lớn đến khoa học và công nghệ bằng cách ảnh hưởng đến chúng theo những cách đặc biệt. Trí tuệ nhân tạo, học máy, học thống kê, học sâu và dữ liệu lớn - tất cả đều là những khái niệm cốt lõi của ngành học gọi là Khoa học dữ liệu. Công việc trên gần như tất cả các lĩnh vực đang trở nên dựa trên dữ liệu nhiều hơn và sự chuyển đổi công việc liên tục này đòi hỏi một đội ngũ đáng kể sinh viên tốt nghiệp tài năng với các kỹ năng và kiến thức khoa học dữ liệu được phát triển cao. Vì vậy, một bằng cấp về Khoa học Dữ liệu rất được mong đợi và sẽ dẫn đến nhiều cơ hội việc làm.
Mặc dù các khoa khác nhau đã giới thiệu một số chương trình cấp bằng đại học với Khoa học Dữ liệu là lĩnh vực trọng tâm trong vài năm qua, Stellenbosch University (SU) đã đưa ra một chương trình cấp bằng đại học mới về Khoa học Dữ liệu với tính chất đa ngành thực sự. Chương trình BDatSci đã được cung cấp tại Stellenbosch University kể từ năm 2021. Nó được cung cấp trong khuôn viên trường, với các phiên liên hệ. Điều này không được cung cấp trực tuyến hoặc từ xa.
Sự hợp tác giữa các bộ phận và giao diện
Chương trình này được trình bày trong bốn khoa, đó là Khoa học Kinh tế và Quản lý, Khoa học, Khoa học Nông nghiệp và Nghệ thuật và Khoa học Xã hội. Khoa nơi sinh viên đăng ký vào năm thứ tư sẽ cấp bằng cho sinh viên đó.
Cơ hội nghề nghiệp
Với bằng Khoa học dữ liệu, sinh viên tốt nghiệp có thể sử dụng các kỹ năng của mình để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực trong các lĩnh vực đa dạng như di truyền, chăm sóc sức khỏe, thương mại điện tử, tài chính, chính phủ hoặc bán lẻ, v.v.
Bộ sưu tập
Chương trình giảng dạy
Chương trình BDatSci bao gồm một tập hợp các mô-đun cốt lõi ở tất cả các cấp độ bốn năm. Các mô-đun cốt lõi đặt nền tảng cho các nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Đối với phần còn lại, bạn có sự lựa chọn tương đối tự do giữa các lĩnh vực trọng tâm để cho phép bạn tập trung vào một lĩnh vực rất cụ thể trong môi trường khoa học dữ liệu. Khi chọn bất kỳ mô-đun bổ sung nào (không phải là một phần của lĩnh vực trọng tâm), vui lòng lưu ý các quy định liên quan đến xung đột thời gian biểu trong phần chung ở đầu các lịch của các khoa khác nhau.
Do đó, trong chương trình này có thể tập trung vào một lĩnh vực nghiên cứu cụ thể, được gọi là lĩnh vực trọng tâm. Bạn sẽ chính thức đăng ký BDatSci tại khoa cung cấp lĩnh vực trọng điểm.
Năm thứ nhất: Các mô-đun cốt lõi (tín chỉ, học kỳ)
- Lý thuyết xác suất và thống kê 114 (16, học kỳ 1)
- Toán [Giải tích] 114 (16, học kỳ 1)
- Toán [Giải tích và đại số tuyến tính] 144 (16, học kỳ 2)
- Khoa học máy tính [Khoa học máy tính nhập môn] 113 (16, học kỳ 1)
- Khoa học máy tính [Khoa học máy tính nhập môn] 144 (16, học kỳ 2)
- Khoa học dữ liệu 141 (16, học kỳ 2)
Năm thứ hai: Các mô-đun cốt lõi (tín chỉ, học kỳ)
- Thống kê toán học [Lý thuyết phân phối và nhập môn suy luận thống kê] 214 (16, học kỳ 1)
- Thống kê toán học [Suy luận thống kê] 245 (8, học kỳ 2)
- Thống kê toán học [Mô hình tuyến tính trong Thống kê] 246 (8, học kỳ 2)
- Toán [Giải tích nâng cao và đại số tuyến tính] 214 (16, học kỳ 1)
- Khoa học máy tính [Cấu trúc dữ liệu và thuật toán] 214 (16, học kỳ 1)
- Khoa học máy tính [Kiến trúc máy tính] 244 (16, học kỳ 2)
- Khoa học dữ liệu 241 (16, học kỳ 2)
Năm thứ ba: Các mô-đun cốt lõi (tín chỉ, học kỳ)
- Thống kê toán học [Suy luận thống kê và lý thuyết xác suất] 312 (16, học kỳ 1)
- Khoa học máy tính [Học máy] 315 (16, học kỳ 1)
- Khoa học máy tính [Cơ sở dữ liệu] 34X (16, học kỳ 2)
- Khoa học dữ liệu 314 (16, học kỳ 1)
- Khoa học dữ liệu 344 (16, học kỳ 2)
Năm thứ tư: Các mô-đun cốt lõi (tín chỉ, học kỳ)
- Nhập môn Thống kê học 441 (12, học kỳ 1)
- Nhiệm vụ nghiên cứu khoa học dữ liệu 441 (40, học kỳ 1&2)
Các lĩnh vực trọng tâm tập trung vào nghề nghiệp
Các lĩnh vực trọng tâm là định hướng nghề nghiệp và việc kết hợp các mô-đun là bắt buộc trong mỗi lĩnh vực trọng tâm sau:
1. Học thống kê (Khoa Khoa học Kinh tế và Quản lý): Học thống kê đòi hỏi phải xác định các xu hướng và mô hình trong dữ liệu, đồng thời sử dụng chúng để xây dựng các mô hình toán học có thể dùng để dự đoán hoặc phân loại kết quả. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, thể thao và tài chính.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là từ Thống kê Toán học, do Cục Thống kê và Khoa học Thống kê cung cấp.
2. Khoa học Máy tính (Khoa Khoa học): Khoa học Máy tính nghiên cứu các nguyên tắc và thực hành tính toán và xử lý dữ liệu; nó xem xét các kỹ thuật giải quyết vấn đề và thao tác dữ liệu cho mọi thứ, từ định tuyến dữ liệu qua Internet và cấp nguồn cho nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội của bạn, đến điều khiển vệ tinh GPS, chế tạo robot hoặc thậm chí cả máy tính của bạn.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là từ Khoa học Máy tính, do Khoa Khoa học Máy tính cung cấp.
3. Phân tích và Tối ưu hóa (Khoa Khoa học Kinh tế và Quản lý): Các nhà nghiên cứu vận hành sử dụng các kỹ thuật phân tích và tối ưu hóa để tạo ra sự khác biệt trên thế giới. Toán học được áp dụng cho các vấn đề phức tạp để tìm ra những hiểu biết và cải tiến có ý nghĩa, dựa trên dữ liệu. Nghiên cứu hoạt động là khoa học về việc ra quyết định dựa trên bằng chứng tốt hơn.
Các học phần trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là từ Nghiên cứu Hoạt động, do Cục Hậu cần cung cấp.
4. Toán ứng dụng (Khoa Khoa học): Toán ứng dụng xem xét các ứng dụng thực tế của các phương pháp toán học trong các lĩnh vực như khoa học, kỹ thuật, kinh doanh, khoa học máy tính và công nghiệp. Do đó, nó là sự kết hợp giữa kiến thức toán học, khoa học và lĩnh vực.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là về Toán ứng dụng, do Khoa Toán ứng dụng cung cấp.
5. Kinh tế hành vi (Khoa Khoa học Kinh tế và Quản lý): Kinh tế học hành vi nghiên cứu xem các yếu tố tâm lý và kinh tế ảnh hưởng như thế nào đến các quyết định mà chúng ta đưa ra với tư cách là nhà đầu tư, người tiêu dùng, cử tri và người lao động. Việc áp dụng những lý thuyết này vào dữ liệu mang lại cho các nhà khoa học dữ liệu cơ hội hiểu, dự đoán và tác động đến hành vi của con người.
Các học phần trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là về Kinh tế, do Khoa Kinh tế cung cấp.
6. Di truyền thống kê (Khoa Khoa học Nông nghiệp): Di truyền thống kê là lĩnh vực nghiên cứu trong đó các phương pháp thống kê được sử dụng để suy luận dữ liệu di truyền. Nó được sử dụng trong các lĩnh vực như di truyền định lượng quần thể, ví dụ như các nhà nhân giống cây trồng và nhà di truyền học bảo tồn và trong dịch tễ học di truyền, nơi nghiên cứu tác động của gen đối với các bệnh.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là về Sinh học và Di truyền Thống kê, do Khoa Di truyền học cung cấp.
7. Tin địa lý (Khoa Nghệ thuật và Khoa học Xã hội): Tin địa lý là khoa học và công nghệ liên quan đến cấu trúc và đặc điểm của thông tin không gian, việc nắm bắt, phân loại và định tính, lưu trữ, xử lý, trình bày và phổ biến thông tin.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là từ Địa tin học, do Khoa Địa lý và Nghiên cứu Môi trường cung cấp.
8. Vật lý Thống kê (Khoa Khoa học): Vật lý Thống kê sử dụng toán học và mô phỏng phức tạp để khám phá và hiểu vật lý làm nền tảng cho mọi thứ, từ cơ học lượng tử đến chuyển pha đến đai ốc và bu lông của nhà máy.
Các mô-đun trong lĩnh vực trọng tâm này chủ yếu là từ Vật lý Thống kê, do Khoa Vật lý cung cấp.