Магістр прикладних наук про дані

Прикладна наука про дані

• Кафедра: інформаційної інженерії, інформатики та математики
• Рівень: магістратура
• Клас: LM91
• Тип прийому: відкритий вступ з оцінкою особистих компетенцій та навичок
• Інтернаціоналізація: курс міжнародного диплому

Метою Laurea Magistrale (дипломний курс другого циклу) з прикладної науки про дані є підготовка спеціалістів, здатних обробляти, аналізувати та використовувати дані в конкретних і диференційованих контекстах застосування. Дипломний курс «Прикладні науки про дані» надає можливість проводити етапи та навчання в компаніях як невід’ємну частину освітнього шляху, що полегшує передачу компетенцій від університету до компаній.

Курс призначений для підготовки фахівців, здатних обробляти, аналізувати та використовувати дані в конкретних областях застосування. Серед них цікавими можуть бути науки про життя, цифрові послуги для спільноти, інновації процесів і продуктів для компаній, а також державне управління. Для кожного домену має бути активований конкретна навчальна програма. Навчальні програми мають початковий загальний навчальний шлях, а потім відрізняються, щоб забезпечити адекватні інструменти для створення, обробки та аналізу даних, пов’язаних з конкретною сферою застосування.

Загальний шлях в основному складається з обов'язкових блоків, спрямованих на надання та/або узгодження базових методологічних знань для обробки та аналізу даних, знань з питань безпеки даних, а також знань щодо поняття даних і представництва в компанії, юридичних та логіко-філософських. області. Значне значення надається технологічним знанням в обробці великих даних та юридичним знанням, необхідним для розуміння та вирішення етичних та правових проблем, що стосуються обробки та використання даних у суміжних сферах застосування.

Знання та розуміння

Випускники факультету прикладних наукових даних знайомі з методами інформатики, інженерії, статистики та математики, що стосуються обробки та перегляду даних. Вони знають про методи збору даних і здатні зрозуміти можливі джерела невизначеності, які можуть вплинути на їх якість. Вони знають методи аналізу даних і як застосовувати їх до даних з різних областей. Вони знають інформаційні засоби та програмні платформи для обробки даних і розуміють проблеми, що стосуються даних, а також надійності та безпеки програмних систем. Вони знайомі з інструментами математичного моделювання, необхідними для розуміння методів використання даних для оптимізації процесів у компаніях, установах та державних органах управління. Вони знають юридичні стандарти щодо збору, обробки та використання даних, а також етичні питання, пов’язані з різними сферами застосування даних, які розглядаються під час навчального курсу.

Очікувані результати отримують через уроки в класі, індивідуальні чи групові проекти та лабораторні роботи, а також підсумкову контрольну роботу. Знання та навички розуміння перевіряються за допомогою письмових та усних контрольних робіт, а також шляхом оцінювання робіт, підготовлених для проектної та лабораторної діяльності та для підсумкового тесту.

Застосування знань і розуміння:

Випускники в галузі прикладних наукових даних можуть збирати, класифікувати та аналізувати дані в кількох областях застосування. Вони здатні оцінити якість даних і визначити найбільш адекватні інформаційні інструменти для їх обробки, а також щодо їх безпеки. Вони можуть застосовувати отримані навички математичного моделювання та використовувати дані для розробки продуктів і послуг, що пропонуються компаніями, установами та державними адміністраціями. Їх знання стандартів щодо даних дозволяє їм розробляти та проводити експерименти, інтерпретувати їхні результати та, якщо необхідно, розробляти оригінальні рішення та методології відповідно до відповідних правил та етики. Завдяки міждисциплінарним особливостям їх підготовки фахівці Data Science також можуть координувати міждисциплінарні проекти на основі масового використання даних.

Застосування знань і навичок розуміння отримують за допомогою вправ і проектної діяльності, в яких студенти повинні застосовувати вивчені методи та прийоми, а також через навчальні курси та підсумковий тест.

Очікувані результати досягаються завдяки:

• Іспити, письмові та усні контрольні роботи, а також проектна діяльність, у якій студенти повинні застосовувати вивчені методи та прийоми.
• Оцінювання доповідей та робіт, поданих для групової роботи, етапу та підсумкового заліку.

Складання суджень

Випускники факультету прикладних наук про дані набувають високого рівня навичок міркування та критичного судження, що дозволить їм визначити найбільш підходящі моделі та методи обробки та аналізу даних щодо процесів та діяльності організації, щоб отримати нові знання та цінність.

Фахівці з Data Science можуть оцінити вплив рішень, запропонованих у контексті застосування, що стосується як технічних, так і управлінських питань. Більше того, вони здатні визначити та оцінити ширші та нетехнічні наслідки прикладної науки про дані у сфері етики, права, економіки та промисловості.

Вони здатні зрозуміти межі своїх знань і визначити можливі методологічні інструменти, необхідні для інтеграції своїх компетенцій.

З метою розвитку незалежних суджень студентів слід застосовувати методи навчання, засновані на їх активній участі, такі як і) лабораторна діяльність та поглиблене вивчення конкретних і зразкових кейсів; ii) навчання та стажування в умовах роботи; iii) практичні заняття, пов'язані з підсумковим тестом.

Незалежність суджень перевіряється за допомогою усних іспитів та оцінювання окремих робіт, поданих як в окремих курсових частинах, так і в підсумковому заліку.

Комунікативні навички

Фахівці Data Science здатні:

• Чітко повідомляти про найбільш відповідні результати та стратегії, отримані в результаті аналізу даних, також шляхом адекватного представлення результатів;
• Обговорення доцільності та ефективності запропонованих рішень у технологічному, економічному та правовому аспектах;
• Вільно розмовляти та писати англійською, володіючи також технічною термінологією;
• Розмовляйте, використовуючи відповідні мовні засоби, інформацію, ідеї, проблеми та рішення, зі спеціалістами та неспеціалістами;
• Ефективно спілкуватися з іншими сторонами, особливо якщо вони є координаторами груп;
• Використовуйте необхідні комунікативні навички, щоб зрозуміти вимоги проблеми через взаємодію з клієнтами та експертами сфери інтересів.

Ці цілі досягаються завдяки навчальним заходам, які включають групову роботу, письмові та усні звіти за проектами англійською мовою та, нарешті, письмову та усну презентацію підсумкового тесту.

Досягнення цих цілей перевіряється за допомогою екзаменаційних тестів та оцінки звітів і робіт, поданих для групової роботи, етапу або підсумкового тесту.

Навички навчання

Випускники з прикладних наук про дані:

• Мати здібності до навчання, необхідні для самостійного продовження навчання, а також оновлення своїх знань, як того вимагає розвиток технологій та соціальних, правових, економічних та виробничих систем;
• Вміють читати та розуміти наукову літературу на рівні магістратури та аспірантури, користуватися технічними посібниками з програмного забезпечення для різних додатків;
• Здатні вступати на курси післядипломної освіти, такі як магістерські ступені другого рівня, Ph.D. та/або професії у сфері досліджень;
• Мати навички читання та навчання англійською.

Навчальні навички, набуті під час навчального курсу, перевіряються шляхом оцінювання індивідуальних або групових прикладних проектів та оригінального підсумкового тесту, під час якого випускник може самостійно обирати методології та технології, які будуть прийняті.

Метою Laurea Magistrale (курс другого циклу) з прикладних наук про дані є підготовка спеціалістів, здатних обробляти, аналізувати та використовувати дані в конкретних і диференційованих контекстах застосування. Випускників навчають:

1. Ідентифікувати, класифікувати та обробляти дані, якими обробляє організація в певній області застосування, звертаючи увагу на якість даних і правила їх обробки;
2. Визначити, які дані мають бути отримані поза організацією та пов’язані з ними способи збору, як в економічному, так і в правовому плані;
3. Досліджуйте, перевіряйте, моделюйте та аналізуйте дані, щоб додати цінності організації як з точки зору обробки, так і продукту;
4. Вміти обговорювати та доводити ефективність запропонованих рішень.

Курс другого циклу надає базові методологічні знання для обробки та аналізу даних, а також навички інформатики, орієнтовані на Data Science та Big Data (програмування, бази даних, веб-сервіси, відкриті дані); навички щодо безпеки даних, математичні навички для мереж та прийняття рішень; навички статистики та статистичного навчання. Курс другого циклу з прикладної науки про дані також надає навички в галузі управління компанією та права, пов’язаних з управлінням, економічними та юридичними аспектами, що стосуються обробки та використання даних. Особлива увага приділяється навчанню, спрямованому на розвиток розуміння етичних та правових проблем, пов’язаних з обробкою та використанням даних у сферах застосування. Нарешті, курс надає навички в соціологічній сфері для соціального аналізу, логіко-філософських проблем, уявлень про дані та представлення.

Дипломний курс характеризується значною кількістю лабораторних підрозділів, які є його фундаментальними, характеризуючими та істотними ознаками. Крім того, він включає практичну діяльність у конкретних областях застосування, в якій можна застосувати вивчені теорії та методи. Така діяльність повинна проводитися у спеціальних лабораторіях.

Дипломний курс «Прикладні науки про дані» передбачає можливість проводити етапи та навчання в компаніях як невід’ємну частину освітнього шляху, що полегшує передачу компетенцій від університету до компаній.

Роль у робочому середовищі

Випускники в галузі прикладних наук про дані відіграють високопрофільні технічні та управлінські ролі в галузях, які вимагають хороших знань з інформатики, математики та соціальних наук та глибоких знань з обробки даних. До таких професійних діячів відносять діяльність зі збору, аналізу, обробки, інтерпретації, поширення та зчитування кількісних і якісних даних організації для аналітичних, прогнозних або стратегічних цілей. Вони ідентифікують, збирають, готують, перевіряють, аналізують, інтерпретують дані, що мають відношення до різних видів діяльності організації, щоб отримати інформацію (отриману в результаті синтезу чи аналізу), а також шляхом розробки моделей прогнозування для створення організованих систем знань.

Навички, пов'язані з функцією

Рольові компетенції:

Фахівці з Data Science вміють:

1. Ідентифікувати, класифікувати та обробляти дані, якими обробляє організація в певній області застосування, з дотриманням якості даних та стандартів, які регулюють їх обробку;
2. Визначити, які дані мають бути отримані за межами організації та відповідні способи отримання як з економічної, так і з правової точки зору;
3. Досліджуйте, перевіряйте, моделюйте та аналізуйте дані, щоб додати цінності організації як з точки зору процесу, так і продукту;
4. Обговоріть і доведіть ефективність запропонованих рішень.

Фахівці з Data Science, таким чином, є аналітиками великої кількості дуже складних даних (великих даних і відкритих даних), які в будь-якому випадку можуть поєднувати методи та методи управління компанією та державним, приватним і третинним сектором з технологіями та методологіями. інформатики та соціальних наук, маючи досвід у кожній галузі.

Професійний статус

Професійні можливості:

• Державні та приватні органи
• Державні та приватні дослідницькі органи
• Автоматизовані виробництва
• Банківські та страхові установи
• Державні адміністрації
• Державні та приватні заклади охорони здоров’я
• Постачальники послуг Smart City
• Постачальники туристичних послуг
• Постачальники мистецьких та культурних послуг
• Постачальники транспортних послуг
• ІТ-компанії
• Телекомунікаційні компанії
• Медіа
• Велика роздрібна торгівля
• Постачальники послуг електронної комерції
• Розподільники енергії
• Розподільники води