Abschluss in Angewandter Datenwissenschaft

In der heutigen Welt vollziehen sich technologische und gesellschaftliche Veränderungen in immer schnellerem Tempo, von der Verbreitung von Geräten, die mit dem Internet verbunden sind, und ihrer enormen Kapazität, bis hin zu Daten über Personen und Interaktionen zwischen Personen, die jede Sekunde gespeichert werden. Auf der ganzen Welt, innerhalb und außerhalb traditioneller Kontexte, entstehen zahlreiche akademische und geschäftliche Organisationen, die sich der Untersuchung der Probleme im Zusammenhang mit der Verbreitung von Daten und der Suche nach ethischen Kriterien widmen, die ihren Fortschritt leiten können. In diesem Zusammenhang gibt es europäische Prognosen, die einen enormen Bedarf an Fachleuten erwarten, die auf Data Science spezialisiert sind, einem interdisziplinären Bereich, der sich auf das Studium und die Analyse von Daten konzentriert, mit dem Ziel, Wissen für mögliche Entscheidungen in verschiedenen Berufen und Kenntnissen zu extrahieren Bereiche.

Mit mehreren Kursen in den Bereichen Sozialwissenschaften, Geisteswissenschaften und Verhalten sowie Ressourcen im Bereich Informatik bietet die Katholische Universität von Portugal in Braga das günstige Umfeld für die Ausbildung in angewandter Datenwissenschaft mit Forschungsaktivitäten und Verbindungen zur Wirtschaft , die in dieser Stadt besonders aktiv und kreativ ist. Dieser Kurs entstand unter den Lehrern der Bereiche Computation and Data Science, Mathematik und Statistik der FFCS und arbeitet in Zusammenarbeit mit der School of Biotechnology, der School of Arts und der Porto Business School der UCP, die Lehrer mit hohem Ansehen in der hat Bereich Informatik und Wirtschaftsinformatik.

Dieser Studienzyklus in Angewandter Datenwissenschaft zielt darauf ab, die Studierenden mit den notwendigen Fähigkeiten auszustatten, um große Datenmengen zu analysieren und Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen, einschließlich der Sozial-, Geistes- und Verhaltenswissenschaften. In diesem Sinne sind die ersten zwei Jahre dem Erwerb der notwendigen Fähigkeiten in der Informatik und Datenanalyse gewidmet. Das dritte Jahr zielt darauf ab, diese Fähigkeiten durch Lehrplaneinheiten, die für die Schüler von Interesse sind, auf bestimmte Bereiche anzuwenden.

Allgemeine Ziele

• Einen soliden Hintergrund in Data Science auf dem Gebiet der Datenerhebung, -verarbeitung, -modellierung und -analyse in organisatorischen, geschäftlichen und akademischen Kontexten zu bieten.
• Um einen soliden Hintergrund in den Disziplinen zu bieten, die als Grundlage der Datenwissenschaft dienen. Diese Grundausbildung wird die Fähigkeiten zur Problemlösung stimulieren und den Absolventen die Möglichkeit geben, mit den wissenschaftlichen und technologischen Entwicklungen in diesem Wissensgebiet Schritt zu halten.
• Um zukünftigen Absolventen die Vielseitigkeit und Fähigkeiten zu vermitteln, die erforderlich sind, um die Werkzeuge der Datenwissenschaft auf verschiedene Wissensbereiche anzuwenden, die in den FFCS (Sozial-, Geistes- und Verhaltenswissenschaften) und auch im breiteren Kontext der UCP (Medizin, Management, Recht, Biotechnologie usw.).
• Fachleute und Bürger mit kritischem Denken, Teamfähigkeit, staatsbürgerlichem Sinn und hohem Sinn für Ethik zu schulen.

Vertiefte Kenntnisse in Mathematik und Statistik mit Ausrichtung auf Data Science.

• Kenntnisse im Bereich Informatik. Fähigkeit, effiziente Algorithmen zu entwerfen und zu implementieren.
• Kenntnisse im Sammeln, Verarbeiten, Speichern, Visualisieren und Analysieren großer Datenmengen; Fähigkeit, anhand der extrahierten Informationen Rückschlüsse zu ziehen, zu verschreiben und Vorhersagen zu treffen.
• Fähigkeit, Methoden des maschinellen Lernens anzuwenden. Kenntnisse der theoretischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz.
• Anwendung von Techniken zur Extraktion von Datenwissen zur intelligenten Entscheidungsfindung auf der Grundlage der Analyse großer Datenströme.
• Fähigkeit, ein Projekt zu entwerfen, zu entwickeln und umzusetzen.
• Fähigkeit zur Teamarbeit und Zusammenarbeit mit Fachleuten und Forschern aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Bereichen und beruflichen Hintergründen.
• Ausgeprägtes ethisches Gespür und Kenntnisse der anthropologischen, ethischen und rechtlichen Implikationen der Datenwissenschaft.

• Dateningenieur
• Spezialist für maschinelles Lernen