Πτυχίο στην Επιστήμη Δεδομένων

Το Πτυχίο στην Επιστήμη Δεδομένων παρέχει μια περιεκτική βάση σε στατιστικές, μαθηματικές και υπολογιστικές μεθόδους για προχωρημένη ανάλυση δεδομένων. Είναι σχεδιασμένο ούτως ώστε να καλύψει την αυξανόμενη παγκόσμια ζήτηση για επαγγελματίες της επιστήμης των δεδομένων και ποσοτικούς αναλυτές. Το πρόγραμμα εφοδιάζει τους/ις φοιτητές/τριες με σύγχρονες τεχνικές στην εξόρυξη, διαχείριση και ανάλυση δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την υπολογιστική στατιστική. Μέσω της συνεργασίας μεταξύ ακαδημαϊκών Τμημάτων του ΤΕΠΑΚ που σχετίζονται με επιστήμη υπολογιστών και πληροφορική, οι φοιτητές/τριες αποκτούν εκπαίδευση που συνδυάζει ενδελεχή μαθηματική και υπολογιστική εκπαίδευση με πρακτικές δεξιότητες σε συστήματα δεδομένων, προγραμματισμό, βελτιστοποίηση και εφαρμοσμένη ανάλυση. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στους απόφοιτους να αντιμετωπίσουν σύνθετες προκλήσεις που σχετίζονται με μεγάλες και σύνθετες βάσεις δεδομένων σε διάφορους τομείς της βιομηχανίας. Η μοναδικότητα του προγράμματος ως το πρώτο του είδους του που προσφέρεται από δημόσιο πανεπιστήμιο στην Κύπρο διασφαλίζει  πληθώρα ευκαιριών καριέρας σε αυτόν τον συνεχώς εξελισσόμενο τομέα, τόσο στην Κύπρο όσο και στο εξωτερικό.

ΠΡΟΟΠΤΙΚΕΣ ΑΠΑΣΧΟΛΗΣΗΣ ΤΩΝ ΑΠΟΦΟΙΤΩΝ

Οι προοπτικές απασχόλησης περιγράφονται ως ακολούθως ως προς το προφίλ ικανοτήτων των αποφοίτων:

Επιστήμη δεδομένων: Η έμφαση δίνεται στην ανάπτυξη προηγμένων ποσοτικών δεξιοτήτων για την ανάλυση δεδομένων, με έμφαση στην υπολογιστική στατιστική και τη διαχείριση δεδομένων. Το προφίλ των αποφοίτων είναι ιδανικό για ρόλους όπως αναλυτής δεδομένων, μηχανικός δεδομένων, αναλυτής επιχειρηματικής ευφυΐας, μηχανικός μηχανικής μάθησης, διαχειριστής βάσεων δεδομένων, αναλυτής έρευνας αγοράς, καθώς και για υποστήριξη σε τομείς όπως η επιδημιολογία και η παρακολούθηση της κλιματικής αλλαγής.

ΓΙΑΤΙ ΠΤΥΧΙΟ ΣΤΗΝ ΕΠΙΣΤΗΜΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Η Επιστήμη Δεδομένων αποτελεί έναν δυναμικά αναπτυσσόμενο κλάδο με πολλές προοπτικές άμεσης και υψηλά αμειβόμενης απασχόλησης. Ορισμένοι από τους λόγους για τους οποίους κάποιος μπορεί να επιλέξει να σπουδάσει στον τομέα αυτό είναι οι εξής:

Αυξημένη ζήτηση στην αγορά εργασίας:

Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα γνωστικό αντικείμενο και πεδίο έρευνας που αναμένεται να προσφέρει πολλές ευκαιρίες απασχόλησης στους αποφοίτους του. Οι θέσεις εργασίας είναι ποικίλες και περιλαμβάνουν ρόλους όπως ποσοτικοί αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων σε εταιρείες τεχνολογίας και πληροφορικής. Σε παγκόσμιο επίπεδο, οι εταιρείες αναζητούν ειδικούς στην επεξεργασία, ανάλυση και αξιοποίηση δεδομένων για την ανάπτυξη καινοτόμων προϊόντων και υπηρεσιών μέσω της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης, προκειμένου να λάβουν πιο ενημερωμένες και ορθολογικές αποφάσεις πριν από την ανάπτυξη στρατηγικών.

Σύμφωνα με πρόσφατες έρευνες, η ικανότητα ανάλυσης δεδομένων και εξαγωγής πολύτιμης γνώσης από αυτά θεωρείται εξαιρετικά σημαντική και κατατάσσεται σταθερά ανάμεσα στις είκοσι πιο απαραίτητες δεξιότητες (hard skills) για την εξεύρεση εργασίας που ζητούν οι εργοδότες.  Επιπλέον, το επάγγελμα του αναλυτή και επιστήμονα δεδομένων κατατάσσεται σταθερά ανάμεσα στα πιο περιζήτητα επαγγέλματα.

Προοπτικές υψηλών αποδοχών:

Οι επιστήμονες δεδομένων κατατάσσονται ανάμεσα στους καλύτερα αμειβόμενους επαγγελματίες, κυρίως λόγω των εξειδικευμένων γνώσεων που απαιτούνται και της σημαντικής προστιθέμενης αξίας που προσφέρουν στις εταιρείες και οργανισμούς όπου εργάζονται.

Συνδυασμός τεχνικών και επιχειρηματικών δεξιοτήτων:

Η επιστήμη δεδομένων ενσωματώνει στατιστική ανάλυση, γνώσεις προγραμματισμού και επιχειρηματική στρατηγική. Στόχος της είναι να εντοπίσει και να επιλύσει τα προβλήματα που αντιμετωπίζουν επιχειρήσεις και οργανισμοί, χρησιμοποιώντας μια διεπιστημονική προσέγγιση που περιλαμβάνει πλήθος στοιχείων και δεδομένων. Συνδυάζει επιστήμες όπως τα μαθηματικά, τη στατιστική, την επιστήμη των υπολογιστών, την επιχειρησιακή έρευνα, καθώς και τη διοίκηση και επιχειρηματικότητα.

Λύση σύγχρονων προβλημάτων:

Πολλά από τα σημαντικότερα σύγχρονα προβλήματα, όπως η λήψη οικονομικών και επενδυτικών αποφάσεων, η κλιματική αλλαγή, η υγεία και η διαχείριση ενέργειας, μπορούν να αντιμετωπιστούν πιο αποτελεσματικά μέσω της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων. Χρησιμοποιώντας τις προαναφερόμενες επιστήμες, όπως η υπολογιστική στατιστική, τα μαθηματικά, η επιστήμη υπολογιστών και η πληροφορική, και εξετάζοντας τα προβλήματα από πολλές οπτικές γωνίες, ο επιστήμονας δεδομένων προσπαθεί να επιλύσει διάφορα κοινωνικά ή άλλα ζητήματα μέσω της κατανόησης των δεδομένων. Αυτό περιλαμβάνει τον εντοπισμό μοτίβων και τάσεων, καθώς και τη δημιουργία αλγορίθμων, προγραμμάτων και καινοτόμων ή έξυπνων εφαρμογών.

Βασικά Χαρακτηριστικά

Μαθησιακά Αποτελέσματα

Γνώσεις

Με την επιτυχή ολοκλήρωση του προγράμματος, οι απόφοιτοι αναμένεται να:

• Κατανοούν τα βασικά μαθηματικά και στατιστικά θεμέλια της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του απειροστικού λογισμού, της γραμμικής άλγεβρας και του υπολογισμού πινάκων, των πιθανοτήτων, της επαγωγικής στατιστικής και της παλινδρόμησης.
• Εξηγούν τις αρχές του προγραμματισμού υπολογιστών και των σύγχρονων εργαλείων της επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου του αντικειμενοστρεφούς προγραμματισμού, της SQL, της Python, της R και του ελέγχου εκδόσεων.
• Περιγράφουν τις κύριες έννοιες, τεχνικές και εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της στατιστικής (πολυμεταβλητής και Μπεϋζιανής) μάθησης.
• Κατανοούν μεθόδους για τη διαχείριση δεδομένων, τον σχεδιασμό βάσεων δεδομένων, την εξόρυξη δεδομένων και κειμένου, και την οπτικοποίηση δεδομένων.
• Αναγνωρίζουν τον ρόλο της βελτιστοποίησης, της οικονομετρίας, της θεωρίας γραφημάτων/δικτύων και της θεωρίας παιγνίων στην ανάλυση σύνθετων ποσοτικών προβλημάτων.

Δεξιότητες

Με την επιτυχή ολοκλήρωση του προγράμματος, οι απόφοιτοι αναμένεται να είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν, υλοποιούν και τεκμηριώνουν προγράμματα και ροές επεξεργασίας δεδομένων χρησιμοποιώντας σύγχρονες γλώσσες και εργαλεία.
• Εφαρμόζουν στατιστικές μεθόδους και μεθόδους μηχανικής μάθησης για τη μοντελοποίηση δεδομένων, την αξιολόγηση των αποτελεσμάτων και την κριτική ερμηνεία τους.
• Δημιουργούν και υποβάλλουν ερωτήματα σε βάσεις δεδομένων και επεξεργάζονται μεγάλα, μη δομημένα σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένου κειμένου.
• Διατυπώνουν και επιλύουν προβλήματα βελτιστοποίησης και λήψης αποφάσεων που σχετίζονται με τις επιχειρήσεις, τα οικονομικά και τη διοίκηση.
• Επικοινωνούν αποτελεσματικά τα αναλυτικά αποτελέσματα μέσω της οπτικοποίησης και της τεχνικής γραφής, μεταξύ άλλων στα αγγλικά για ένα επαγγελματικό κοινό της επιστήμης δεδομένων.

Ικανότητες

Με την επιτυχή ολοκλήρωση του προγράμματος, οι απόφοιτοι αναμένεται να:

• Συνδυάζουν τεχνικές και επιχειρηματικές δεξιότητες για την επίλυση σύγχρονων, πραγματικών προβλημάτων μέσω της ανάλυσης δεδομένων.
• Εργάζονται αυτόνομα σε ένα εκτεταμένο ερευνητικό έργο (διατριβή) και διεξάγουν έρευνα σε προηγμένο επίπεδο.
• Εφαρμόζουν τις μεθόδους της επιστήμης δεδομένων υπεύθυνα, με επίγνωση των ηθικών θεωρήσεων στην ανάλυση και την τεχνητή νοημοσύνη.
• Προσαρμόζονται σε αναδυόμενες τεχνικές και εργαλεία και συνεχίζουν να μαθαίνουν σε έναν ταχέως εξελισσόμενο τομέα.
• Εντάσσονται στην επαγγελματική αγορά εργασίας και συνεισφέρουν σε αναλυτικούς και ποσοτικούς ρόλους σε όλους τους τομείς.