Наука о данных Бакалавриат

Этап 1

Наш модуль «Основы науки о данных» познакомит вас с миром науки о данных. Вы изучите основополагающие темы в математике и вычислительной технике. На этапах 2 и 3 вы будете развивать эти предметы с помощью дополнительных индивидуальных модулей науки о данных.

Темы математики включают вероятность, статистику, алгебру и исчисление. В области вычислений вы узнаете о жизненном цикле разработки программного обеспечения и разовьете свои навыки программирования.

Обязательные модули

• Основы науки о данных
• Портфолио программирования 1
• Вводная алгебра (для студентов-психологов)
• Многовариантное исчисление
• Реальный анализ
• Вводное исчисление
• Введение в вероятность и статистику
• Системы счисления

Этап 2

Вы будете изучать специализированные модули по математике и информатике, в том числе:

• Визуализация данных
• регрессия
• Программирование безопасности
• Разработка и анализ алгоритмов

Вы также изучите модули, предоставляемые NICD, и примете участие в мастер-классах и Data Innovation Bootcamp NICD. Вы будете работать в команде над реальными бизнес-задачами. Вы научитесь решать проблемы и разрабатывать клиентоориентированные решения.

Обязательные модули

• Программирование безопасности
• Разработка и анализ алгоритмов
• Границы в науке о данных А
• Линейная алгебра
• Введение в статистический вывод
• Введение в регрессию и стохастическое моделирование
• Вычислительная вероятность и статистика с R
• Стохастические процессы
• Визуализация данных

Дополнительные модули

• Алгебра
• Группы и дискретная математика
• Теория кодирования
• Научные вычисления с помощью Python
• Математическая биология

Этап 3

На этапе 3 вы продолжите принимать участие в мастер-классах, проводимых NICD. Вы будете применять навыки статистики, математики, программирования и науки о данных для решения различных задач. Вы также сможете свободно исследовать свои собственные интересы с помощью ряда дополнительных модулей по математике и информатике.

Обязательные модули

• Компьютерное зрение и ИИ
• Учебный лагерь по инновациям в области данных
• Границы в науке о данных B
• Проект группы по науке о данных
• Линейные модели
• Аналитика больших данных

Дополнительные модули

• Аналитика биомедицинских данных и ИИ
• Взаимодействие человека и компьютера: проектирование взаимодействия
• Визуализация данных и визуальная аналитика
• Основы теории групп
• Линейный анализ
• Теория кодирования
• Матричный анализ
• Метрические пространства и топология
• Теория чисел и криптография
• Теория представления
• Кривые и поверхности
• Математические основы машинного обучения
• Вариационные методы и лагранжева динамика
• Эпидемиология
• Стохастическое финансовое моделирование
• Статистический вывод
• Обобщенные линейные модели
• Темы по статистическому моделированию А
• Экспериментальный дизайн
• Дискретное стохастическое моделирование и анализ выживаемости
• Прикладная вероятность

• 130 лучших университетов мира - рейтинг университетов мира QS 2025
• Топ-200 по статистике и операционным исследованиям - рейтинг университетов мира QS по предметам 2024 г.
• Топ-140 по направлению «Инженерное дело и технологии» — рейтинг университетов мира QS по предметам 2024 г.
• Рост исследовательской мощи на 65% с 2014 года – Research Excellence Framework 2021
• 42% наших исследований классифицируются как ведущие мировые исследования 4* – Research Excellence Framework 2021
• Топ-25 в Великобритании и топ-100 в мире по устойчивому развитию – рейтинг Times Higher Education Impact Rankings 2024
• 170 лучших университетов мира - рейтинг мировых университетов Times Higher Education 2024

Выпускники факультета науки о данных сообщают, что по окончании обучения получают среднюю зарплату в размере 32 000 фунтов стерлингов.

Возможные должности для выпускников факультета науки о данных включают:

• Ученый данных
• Специалист по данным ИИ
• Аналитик данных
• статистик
• Инженер данных
• Риск-аналитик
• Аналитик рынка
• Менеджер по аналитике
• Инженер машинного обучения

Вы будете тесно сотрудничать и налаживать связи с исследователями и предприятиями NICD. NICD — это исследовательский центр в кампусе Helix Ньюкаслского университета.

Вы будете учиться, комбинируя различные методы, включая:

• Лекции
• Малые групповые семинары
• Практические лабораторные и практические занятия

Модули, преподаваемые NICD, будут использовать подход экспериментального обучения. Это означает, что вы будете учиться на практике. Вы будете использовать процесс создания идей и инноваций для решения реальных проблем. Подходы включают:

• Перевернутое обучение
• Bootcamps
• Мастер-классы

В ходе перевернутого обучения вы будете исследовать тему и предоставлять отчеты экспертам по предмету.

На протяжении всего курса вы разработаете портфолио с открытым исходным кодом. Вы будете использовать его для отслеживания и демонстрации своих навыков и опыта будущим работодателям.