วิทยาศาสตรบัณฑิต (BDatSci)
Stellenbosch University
ข้อมูลสำคัญ
ที่ตั้งวิทยาเขต
Stellenbosch, แอฟริกาใต้
ภาษา
ภาษาอังกฤษ
รูปแบบการเรียน
ในมหาวิทยาลัย
ระยะเวลา
4 ปี
ก้าว
เต็มเวลา
ค่าเทอม
ZAR 60,000 / per year
หมดเขตรับสมัคร
ขอข้อมูล
วันที่เริ่มต้นเร็วที่สุด
Feb 2025
ทุนการศึกษา
สำรวจโอกาสในการมอบทุนการศึกษาเพื่อช่วยสนับสนุนการศึกษาของคุณ
บทนำ
การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่ส่งผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีโดยมีอิทธิพลต่อสิ่งเหล่านี้ในรูปแบบที่ไม่ธรรมดา ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้ทางสถิติ การเรียนรู้เชิงลึก และบิ๊กดาต้า ล้วนเป็นแนวคิดที่เป็นแกนหลักของสาขาวิชาที่เรียกว่า Data Science การทำงานในเกือบทุกโดเมนมีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น และการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องของการทำงานนี้ต้องการกลุ่มผู้สำเร็จการศึกษาที่มีความสามารถจำนวนมากพร้อมทักษะและความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีการพัฒนาอย่างสูง วุฒิการศึกษาด้าน Data Science จึงเป็นที่ต้องการอย่างมากและจะนำไปสู่โอกาสในการทำงานมากมาย
แม้ว่าคณะต่างๆ ได้แนะนำหลักสูตรระดับปริญญาตรีบางหลักสูตรที่มี Data Science เป็นศูนย์กลางในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ Stellenbosch University (SU) ได้เปิดตัวหลักสูตรระดับปริญญาตรีใหม่ใน Data Science ที่มีลักษณะสหสาขาวิชาชีพอย่างแท้จริง โปรแกรม BDatSci เปิดให้ใช้งานที่ Stellenbosch University ตั้งแต่ปี 2021 มีให้ในมหาวิทยาลัยพร้อมช่วงการติดต่อ ไม่มีให้บริการทางออนไลน์หรือทางไกล
การทำงานร่วมกันระหว่างแผนกและระหว่างคณะ
โปรแกรมนี้นำเสนอในสี่คณะ ได้แก่ เศรษฐศาสตร์และการจัดการวิทยาศาสตร์, วิทยาศาสตร์, เกษตรศาสตร์และศิลปศาสตร์และสังคมศาสตร์ คณะที่นักศึกษาลงทะเบียนในปีที่สี่จะได้รับปริญญาของเขา/เธอ
โอกาสในการทำงาน
เมื่อสำเร็จการศึกษาในสาขา Data Science ผู้สำเร็จการศึกษาสามารถนำทักษะของตนไปใช้เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงในสาขาที่หลากหลาย เช่น พันธุกรรม การดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ การเงิน รัฐบาล หรือการค้าปลีก และอื่นๆ อีกมากมาย
แกลลอรี่
หลักสูตร
โปรแกรม BDatSci ประกอบด้วยชุดโมดูลหลักในทุกระดับสี่ปี โมดูลหลักวางรากฐานสำหรับการศึกษาในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล สำหรับส่วนที่เหลือ คุณมีทางเลือกที่ค่อนข้างอิสระระหว่างพื้นที่โฟกัสเพื่อให้คุณสามารถมุ่งเน้นไปที่สาขาที่เฉพาะเจาะจงมากภายในสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในการเลือกโมดูลเพิ่มเติม (ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของพื้นที่โฟกัส) โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับการปะทะกันของตารางเวลาในส่วนทั่วไปที่จุดเริ่มต้นของปฏิทินคณะต่างๆ
ดังนั้นจึงเป็นไปได้ภายในโปรแกรมนี้ที่จะมุ่งเน้นไปที่สาขาวิชาเฉพาะที่เรียกว่าพื้นที่โฟกัส คุณจะลงทะเบียนอย่างเป็นทางการสำหรับ BDatSci ในคณะที่เปิดสอนในพื้นที่โฟกัส
ปีแรก: โมดูลหลัก (หน่วยกิต, ภาคการศึกษา)
- ทฤษฎีความน่าจะเป็นและสถิติ 114 (16 ภาคการศึกษาที่ 1)
- คณิตศาสตร์ [แคลคูลัส] 114 (16 ภาคเรียนที่ 1)
- คณิตศาสตร์ [แคลคูลัสและพีชคณิตเชิงเส้น] 144 (16 ภาคเรียนที่ 2)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [วิทยาการคอมพิวเตอร์เบื้องต้น] 113 (16 ภาคการศึกษาที่ 1)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [วิทยาการคอมพิวเตอร์เบื้องต้น] 144 (16 ภาคการศึกษาที่ 2)
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล 141 (16 ภาคเรียนที่ 2)
ปีที่สอง: โมดูลหลัก (หน่วยกิต, ภาคการศึกษา)
- สถิติทางคณิตศาสตร์ [ทฤษฎีการกระจายและการอนุมานทางสถิติเบื้องต้น] 214 (16 ภาคการศึกษาที่ 1)
- สถิติทางคณิตศาสตร์ [การอนุมานทางสถิติ] 245 (8 ภาคการศึกษาที่ 2)
- สถิติทางคณิตศาสตร์ [แบบจำลองเชิงเส้นในสถิติ] 246 (8 ภาคการศึกษาที่ 2)
- คณิตศาสตร์ [แคลคูลัสขั้นสูงและพีชคณิตเชิงเส้น] 214 (16 ภาคเรียนที่ 1)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม] 214 (16 ภาคการศึกษาที่ 1)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์] 244 (16 ภาคการศึกษาที่ 2)
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล 241 (16 ภาคเรียนที่ 2)
ปีที่สาม: โมดูลหลัก (หน่วยกิต, ภาคการศึกษา)
- สถิติทางคณิตศาสตร์ [การอนุมานทางสถิติและทฤษฎีความน่าจะเป็น] 312 (16 ภาคการศึกษาที่ 1)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [การเรียนรู้ของเครื่อง] 315 (16 ภาคเรียนที่ 1)
- วิทยาการคอมพิวเตอร์ [ฐานข้อมูล] 34X (16 ภาคเรียนที่ 2)
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล 314 (16 ภาคเรียนที่ 1)
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล 344 (16 ภาคเรียนที่ 2)
ปีที่สี่: โมดูลหลัก (หน่วยกิต, ภาคการศึกษา)
- การเรียนรู้ทางสถิติเบื้องต้น 441 (12 ภาคเรียนที่ 1)
- งานวิจัยวิทยาศาสตร์ข้อมูล 441 (40 ภาคเรียนที่ 1 และ 2)
พื้นที่โฟกัสที่มุ่งเน้นอาชีพ
พื้นที่โฟกัสนั้นขับเคลื่อนด้วยอาชีพและการผสมผสานโมดูลเป็นสิ่งที่จำเป็นภายในแต่ละพื้นที่โฟกัสเหล่านี้:
1. การเรียนรู้ทางสถิติ (คณะเศรษฐศาสตร์และวิทยาการจัดการ): การเรียนรู้ทางสถิติเกี่ยวข้องกับการระบุแนวโน้มและรูปแบบของข้อมูล และใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ซึ่งสามารถใช้ในการทำนายหรือจำแนกผลลัพธ์ได้ มันถูกนำไปใช้ในหลากหลายสาขา เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การรู้จำเสียง กีฬา และการเงิน
หลักสูตรในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากสถิติทางคณิตศาสตร์ที่นำเสนอโดยภาควิชาสถิติและคณิตศาสตร์ประกันภัย
2. วิทยาการคอมพิวเตอร์ (คณะวิทยาศาสตร์): วิทยาการคอมพิวเตอร์ศึกษาหลักการและแนวปฏิบัติด้านการคำนวณและการประมวลผลข้อมูล โดยพิจารณาเทคนิคการแก้ปัญหาและการจัดการข้อมูลสำหรับทุกสิ่งตั้งแต่การกำหนดเส้นทางข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ตและการขับเคลื่อนฟีดโซเชียลมีเดียของคุณ ไปจนถึงการควบคุมดาวเทียม GPS หุ่นยนต์การผลิต หรือแม้แต่คอมพิวเตอร์ของคุณ
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่นำเสนอโดยแผนกวิทยาการคอมพิวเตอร์
3. การวิเคราะห์และการเพิ่มประสิทธิภาพ (คณะเศรษฐศาสตร์และวิทยาการจัดการ): นักวิจัยปฏิบัติการใช้เทคนิคการวิเคราะห์และการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อสร้างความแตกต่างให้กับโลก คณิตศาสตร์ถูกนำไปใช้กับปัญหาที่ซับซ้อนเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกและการปรับปรุงที่มีความหมาย การวิจัยเชิงปฏิบัติการเป็นศาสตร์แห่งการตัดสินใจที่ดีขึ้นและอิงหลักฐานเชิงประจักษ์
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากการวิจัยปฏิบัติการที่นำเสนอโดยกรมโลจิสติกส์
4. คณิตศาสตร์ประยุกต์ (คณะวิทยาศาสตร์): คณิตศาสตร์ประยุกต์จะพิจารณาการประยุกต์ใช้วิธีทางคณิตศาสตร์ในโลกแห่งความเป็นจริงในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ ธุรกิจ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และอุตสาหกรรม จึงเป็นการผสมผสานระหว่างความรู้ทางคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และโดเมน
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากคณิตศาสตร์ประยุกต์ที่นำเสนอโดยแผนกคณิตศาสตร์ประยุกต์
5. เศรษฐศาสตร์พฤติกรรม (คณะเศรษฐศาสตร์และวิทยาศาสตร์การจัดการ): เศรษฐศาสตร์พฤติกรรมศึกษาว่าปัจจัยทางจิตวิทยาและเศรษฐศาสตร์ส่งผลต่อการตัดสินใจของเราในฐานะนักลงทุน ผู้บริโภค ผู้มีสิทธิเลือกตั้ง และคนงานอย่างไร การใช้ทฤษฎีเหล่านี้กับข้อมูลทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีโอกาสเข้าใจ คาดการณ์ และมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของมนุษย์
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากเศรษฐศาสตร์ที่นำเสนอโดยภาควิชาเศรษฐศาสตร์
6. พันธุศาสตร์เชิงสถิติ (คณะเกษตรศาสตร์): พันธุศาสตร์เชิงสถิติเป็นสาขาวิชาที่ใช้วิธีการทางสถิติเพื่ออนุมานข้อมูลทางพันธุกรรม มันถูกใช้ในสาขาต่างๆ เช่น พันธุศาสตร์เชิงปริมาณประชากร เช่น นักปรับปรุงพันธุ์พืชและนักพันธุศาสตร์การอนุรักษ์ และในระบาดวิทยาทางพันธุกรรมที่มีการศึกษาผลกระทบของยีนต่อโรคต่างๆ
สาขาวิชาในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากวิชาชีววิทยาและพันธุศาสตร์เชิงสถิติ ที่นำเสนอโดยภาควิชาพันธุศาสตร์
7. ภูมิสารสนเทศ (คณะศิลปศาสตร์และสังคมศาสตร์): ภูมิสารสนเทศเป็นวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างและลักษณะของข้อมูลเชิงพื้นที่ การจับภาพ การจำแนกประเภทและคุณสมบัติ การจัดเก็บ การประมวลผล การพรรณนา และการเผยแพร่
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากภูมิสารสนเทศที่นำเสนอโดยภาควิชาภูมิศาสตร์และสิ่งแวดล้อมศึกษา
8. ฟิสิกส์เชิงสถิติ (คณะวิทยาศาสตร์): ฟิสิกส์เชิงสถิติใช้คณิตศาสตร์และการจำลองที่ซับซ้อนในการสำรวจและทำความเข้าใจฟิสิกส์ที่เป็นรากฐานของทุกสิ่ง ตั้งแต่กลศาสตร์ควอนตัมไปจนถึงการเปลี่ยนเฟสไปจนถึงน็อตและสลักเกลียวของโรงงาน
โมดูลในพื้นที่โฟกัสนี้ส่วนใหญ่มาจากฟิสิกส์สถิติที่นำเสนอโดยภาควิชาฟิสิกส์
การรับสมัคร
ค่าเล่าเรียนหลักสูตร
เกี่ยวกับโรงเรียน
คำถาม
หลักสูตรที่คล้ายกัน
ปริญญาตรีประยุกต์สาขาวิศวกรรมข้อมูลและคลาวด์
- Biot, ฝรั่งเศส
- Paris, ฝรั่งเศส + 1 มากกว่า
ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- Smithfield, สหรัฐอเมริกา
ปริญญาตรีสาขาการวิเคราะห์ข้อมูล
- Caserta, อิตาลี