Bachelor of Applied Science in Data Science and Artificial Intelligence

Das World Economic Forum hat Data Science und KI zu den zwei weltweit gefragtesten Berufen gezählt. "Data Science" bezieht sich auf ein wirklich interdisziplinäres Gebiet, das Datensammlung, -speicherung, -integration, -analyse, -schlussfolgerung, -kommunikation und -ethik umfasst. Dieses Feld hat beides; mathematische und statistische Aspekte der Berechnungsaspekte und Geschäftskomponenten. Der Bereich „Künstliche Intelligenz“ baut auf großen Datensätzen auf und untersucht, wie Cyber-Physische Systeme in verschiedenen Kontexten basierend auf erfassten Daten aus der Umgebung ohne menschliches Zutun intelligente Entscheidungen treffen können. Dies ist der Kern der intelligenten Anwendungen des Internets der Dinge (wie Smart Cities, Smart Homes, Smart eHealth usw.), autonomen Autos, Transport und Robotik. Der „Angewandte“ Charakter dieses Programms spiegelt die praktische Erfahrungsausbildung wider, die durch die Berufserfahrung und das Capstone-Projekt und die praktischen Komponenten dieses Programms weiter verstärkt wird.

Zulassungsvoraussetzungen

High School oder Academic Anforderung

1. Abiturzeugnis oder ein vom Ministerium für Bildung und Hochschulwesen anerkanntes gleichwertiges Zeugnis mit einem Mindestdurchschnitt von 60 %, plus zwei Kurse: ein Abschlussjahr Mathematik und ein Abschlussjahr Naturwissenschaften (Biologie, Physik, Chemie) oder Technik (Algorithmen, Programmierung, Netzwerk, Informatik oder gleichwertig); ODER
2. Zweijähriges Diplom in Informationstechnologie von CNA-Q oder gleichwertig; ODER
3. Einjähriges Advanced Information Technology Diplom von CNA-Q oder gleichwertig.

Englische Sprachanforderung

1. Die erforderliche Punktzahl im Mathe-Test der Universität oder eine bestandene Punktzahl eines anderen anerkannten, international anerkannten Englischtests, wie von der Zulassungs- und Registrierungsabteilung validiert; ODER
2. Ein gültiges (innerhalb von zwei Jahren) IELTS Academic Test Report Form mit einem Gesamtband von 5,0 ohne Einzelbandpunktzahl (Lesen, Schreiben, Sprechen und Hören) unter 5,0; ODER
3. Erfolgreicher Abschluss der Anforderungen des Foundation-Programms.

Mathematik-Anforderung

1. Muss die erforderliche Punktzahl beim Einstufungstest für Mathematik an der Universität erreichen; ODER
2. Ein gültiges SAT-Berichtsformular mit einer Mindestpunktzahl von 480.

Zusätzliche Zulassungskriterien:

1. Die Zulassung ist kompetitiv. Berechtigte Bewerber werden basierend auf ihrem gesamten Abschlussjahr (Klasse 12 oder gleichwertig), dem Prozentsatz der High School, den Einstufungen der Einstufungstests und der Prioritätskategorie für die Zulassung eingestuft.

Programmstruktur

Jahr 1

Semester 1

• Einführung in die Informatik und Problemlösung
• Englische Kommunikation I
• Kalkül I
• Effektives Lernen / Erlebnisorientiertes Lernen

Semester 2

• Englische Kommunikation II
• Lineare Algebra
• Computerprogrammierung
• Computerhardware

Semester 3

• Wissenschaft und ihre Anwendungen Wissenschaft und Umwelt
• Informatik Ethik & Gesellschaft

Jahr 2

Semester 1

• Diskrete Strukturen
• Vernetzung I
• Web-Technologien I
• Statistiken

Semester 2

• Einführung in Betriebssysteme
• Einführung in Daten- und Cybersicherheit
• Einführung in Data Science & KI
• Datenbankmanagementsystem

Semester 3

• Projektmanagement
• Islamische und arabische Zivilisation oder Einführung in die Soziologie oder einführende Psychologie oder ethisches Denken oder Recht und Gesellschaft oder Einführung in die Künste

Jahr 3

Semester 1

• Qatar History & Society oder Human Development oder Global Economic Concepts oder Globalisierung & Umwelt oder
• Datenstrukturen & Algorithmen
• Webtechnologien II
• Objekt orientierte Programmierung

Semester 2

• Maschinelles Lernen
• Paralleles und verteiltes Rechnen
• Grundlagen der KI
• IoT-Anwendungsentwicklung

Semester 3

• Datenanalyse & Visualisierung
• Katar Geschichte und Gesellschaft oder menschliche Entwicklung oder globale Wirtschaftskonzepte oder Globalisierung und Umwelt

Jahr 4

Beispiel: Künstliche Intelligenz und Datenanalyse-Konzentration

Semester 1

• Angewandtes Deep Learning & Neuronales Netzwerk
• Angewandtes Data Mining
• Erweiterte Geschäftsanalyse
• Praktikum

Semester 2

• Neue Themen der KI
• Informationsrückgewinnung
• Big Data und strategische Geschäftsanalysen
• Schlusssteinprojekt

Semester 3

• Praktikum