علم داده

درباره این دوره

سال اول در سال اول، دانش آموزان دانش نظری پایه ای را که برای تبدیل شدن به دانشمندان داده نیاز دارند، به دست می دهند. این برنامه پایه ریاضی را می سازد که بر اساس آن دانش آموزان درک برنامه نویسی، آمار، یادگیری ماشین و مدیریت داده ها را در طول سال های بعد توسعه خواهند داد. دوره ها بیشتر به صورت سخنرانی و دوره های درس takeaway داده می شود.Modules:Mathematical Foundations Of ComputingFoundations of ProgrammingCalculusPractical UnixLinear AlgebraData Structures And AlgorithmsCombinatorics And نمودار سیستم عامل پایگاه داده سال 2 در سال دوم ، دانش آموزان یادگیری برنامه نویسی ، آمار ، و یادگیری ماشین علاوه بر دوره هایی که بیشتر پایه های ریاضی مورد نیاز خود را در علم داده ها تاسیس. سال دوم نیز شامل دوره هایی است که شروع به پوشش ابزارهای فوق العاده مفید علم داده و همچنین ابزارهای نوشتن فنی می کنند. بیشتر دوره ها نیاز به دوره های عملی و یک پروژه دوره ای دارند که دانش آموزان را قادر می سازد تا نسبت به چالش ها و رویکردهای مورد استفاده در این زمینه احساس کنند. دانش آموزان همچنین توسعه نرم افزار برای پروژه کپستون را آغاز خواهند کرد. تا پایان سال جاری دانش آموزان قادر خواهند بود برنامه بنویسند، از ابزارهای اولیه علم داده استفاده کنند و تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهند و در طول سال پایانی برنامه آماده مطالعه دوره های کاربردی خواهند بود.Modules:Probability TheoryJAVAIntroduction To StatisticsParallel and Distributed ComputingIntroduction To OptimisationMachine LearningPython for Massive Data تجزیه وتحلیل فرایندهای تصادف مقدمه ای بر شبکه های کامپیوتری محدب خوش بینی نوشتن ، مستند سازی ، Tex ، جاوادوک محاسباتی و پیچیدگی R ، MATLAB ، SPSS Introduction to CryptographyYear 2During the third, the final year, students will complete their studies of programming and data analysis and will primarily focus on applications of data science. این برنامه ارائه می دهد بسیاری از دوره های عملی و بین رشته ای. این دوره ها توسط محققان و متخصصانی آموزش داده می شود که دوره هایی را که چه به صورت آکادمیک تدریس می کنند و چه با به اشتراک گذاشتن تجربیات حرفه ای خود در زمینه خود تمرین می کنند. ماژول ها:نظریه اطلاعات نرم افزار فرآیند توسعه ماشین یادگیری نقشه برداری بهینه سازی در مقیاس بزرگ عملکرد بیونفورماتیک جهت دار ComputingBig Data & فناوری های نوظهورژنومیک محاسباتی مقدمه ای بر تحلیل تصویر طراحی تعامل الگوریتم های مدیریت پروژه فنی در داده های بیونفورماتیک VisualizationEconometricsLeadership & Group DynamicsWeb-GraphsText Mining

هدف ما تغییر شکل آموزش و پرورش است تا پایه و اساس آینده ای بهتر قرار گیرد. در اینجا این است که چگونه ما آن را در دانشگاه ما انجام دهد. 3تعداد ساعت دانش آموزان در کلاس هر روز صرف. بقیه وقت ها برای مطالعه، کار بر روی پروژه ها یا تعامل با همسالان و معلمان شان است. دانش آموزان آزادی و انعطاف پذیری دارند تا زمان خود را با نیازهای خود تطبیق دهند. 15 طولعمر هر ماژول یا کلاس. دانش آموزان یک کلاس را در یک زمان به مدت سه هفته، اجازه می دهد آنها را به تمرکز فشرده بر روی موضوع است. این اجازه می دهد تا برای هر دانش آموز به بیشتر از هر کلاس. 60 مقدارساعات تماس دانش آموزان با معلمان خود را در هر ماژول دریافت کنید. معلمان ما تعهداتی را برای آمدن و تدریس یک کلاس به مدت سه هفته و خود را به طور کامل در دسترس برای کمک به دانش آموزان خود را درک کلاس درس، کار از طریق پروژه ها، و یا کمک به دانش آموزان با پروژه های Capstone خود را برای فارغ التحصیلی.

درخواست سرمایه

بورسیه های مبتنی بر شایستگی این بورسیه ها تظاهرات یک دانشجو از پیشرفت تحصیلی فوق العاده یا پتانسیل رهبری را به رسمیت می شناسد. تمام متقاضیانی که درخواست می کنند واجد شرایط دریافت بورسیه مبتنی بر شایستگی هستند.بورسیه کار مطالعه مابا رهبران صنعت برای ارائه بورسیه کار مطالعه شریک شده است. دریافت کنندگان حمایت مالی برای تکمیل مدرک خود را دریافت می کنند در حالی که مهارت های خود را بر چالش های دنیای واقعی شرکت حامی آن ها اعمال می کنند.بورسیه های همکاری خالق این ها به دانشجویانی اعطا می شود که تجربه قبلی و مهارت های فعلی به آن ها اجازه می دهد در کنار کارکنان Harbour.Space پروژه های دانشگاهی کار کنند. دریافت کنندگان حمایت مالی دریافت می کنند و تجربه کاری دست به دست می دهند.