بكالوريوس علوم البيانات في جامعة ولاية بنسلفانيا

علوم البيانات هو مجال يستكشف الأساليب والأنظمة والعمليات المستخدمة لاستخلاص المعرفة من البيانات وتحويل هذه الأفكار إلى اكتشافات وقرارات وإجراءات. إن ظهور كميات هائلة من البيانات - المعروفة أيضًا باسم "البيانات الضخمة" - الموجودة في عالمنا من خلال سجلات الرعاية الصحية، وأجهزة الاستشعار البشرية، والوسائط الرقمية، وعدد من المصادر الأخرى، أدى إلى زيادة الحاجة إلى الأفراد الذين يمكنهم الحصول على المعرفة المفيدة من الشركات الكبرى. البيانات وتطبيقها لمواجهة التحديات المجتمعية الكبرى في مجموعة متنوعة من المجالات. سيقوم الطلاب الذين يتابعون هذه الدرجة بتطوير المعرفة والمهارات اللازمة لإدارة وتحليل البيانات غير المنظمة واسعة النطاق لمعالجة مجموعة واسعة من المشاكل في الصناعة والحكومة والأوساط الأكاديمية.

مزيد من المعلومات حول علوم البيانات

قد يعجبك هذا البرنامج إذا...

• أنت مهتم بتحليل المعلومات لاكتشاف رؤى جديدة.
• تريد تطبيق تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات استراتيجية.
• أنت تريد أن تفهم كيف يمكن استخدام البيانات لتصور الظواهر والتنبؤ بنتائج مختلفة.
• أنت مهتم بالإحصاء والرياضيات والعلوم الاجتماعية، وتريد الجمع بين هذه التخصصات لفهم ما تخبرنا به البيانات حقًا.

مزيد من المعلومات حول أسباب اختيار الطلاب لدراسة علوم البيانات

علوم البيانات هي مجال متعدد التخصصات يهتم بدمج الأساليب والعمليات والأنظمة والأدوات من علوم الكمبيوتر والمعلوماتية والإحصاء لاكتشاف المعرفة والرؤى القابلة للتنفيذ من البيانات والتحقق من صحتها وتطبيقها، عبر نطاق واسع من مجالات التطبيق. تم تصميم المناهج الدراسية للتخصص لتزويد الطلاب بالمعرفة والمهارات اللازمة لاستنباط وصياغة وحل مشاكل علوم البيانات باستخدام علوم الكمبيوتر الحديثة والمعلوماتية وأدوات الإحصاء لإدارة البيانات والتعلم الآلي وتكامل المعلومات والنمذجة التنبؤية وتوصيل النتائج التي توصلوا إليها بشكل فعال إلى مجموعة واسعة من أصحاب المصلحة. سيكتسب الطلاب المهارات التحليلية اللازمة لتقييم الجدوى والفوائد والقيود والمخاطر والآثار الأخلاقية لتطبيق أساليب علوم البيانات في بيئات مختلفة. من خلال تجارب مثل مشروع التخرج، يجب أن يكون الطلاب مستعدين للعمل بفعالية كأعضاء في فرق علوم البيانات متعددة التخصصات لتسخير إمكانات البيانات لتمكين الاكتشاف وتحسين المنتجات والعمليات وإبلاغ السياسة العامة. سيتخصص طلاب التخصص في أحد الخيارات التالية: علوم بيانات النمذجة التطبيقية أو الحسابية أو الإحصائية، كما هو موضح أدناه.

علوم البيانات التطبيقية (DATSC_BS)

متاح فقط من خلال كلية علوم وتكنولوجيا المعلومات ${ 9}

يركز هذا الخيار على المبادئ والأساليب والأدوات اللازمة للتجميع والتحقق من الصحة والتنظيم والتحليل والتصور وتفسير البيانات الكبيرة وغير المتجانسة، لدعم الاكتشاف المبني على البيانات واتخاذ القرارات، مع التركيز على معالجة التحديات العلمية والتنظيمية والمجتمعية الملحة. توفر مجموعة من الدورات المطلوبة والاختيارية للطلاب التدريب والمهارات اللازمة لتطوير الأدوات المتقدمة والتحليلات الخاصة بالمجال والتي تنتج معرفة قابلة للتنفيذ من البيانات. يوفر هذا الخيار أيضًا المهارات التحليلية الهامة اللازمة لتقييم فوائد وقيود تحليلات البيانات عبر مجموعة واسعة من التطبيقات التي تتضمن البيانات الضخمة.

علوم البيانات الحسابية (DTSCE_BS)

متاح فقط من خلال كلية الهندسة

علوم بيانات النمذجة الإحصائية (DTSCS_BS)

متاح فقط من خلال كلية إيبرلي للعلوم ${29 }

يركز هذا الخيار على النماذج والأساليب الإحصائية اللازمة لاكتشاف الأنماط في البيانات الضخمة والتحقق من صحتها. سيأخذ الطلاب في هذا الخيار دورات في الإحصاء والرياضيات ذات المستوى الأعلى، ويتعلمون كيفية تطبيق الآلية النظرية للنماذج الكمية لحل مشكلات العالم الحقيقي التي تتضمن البيانات الضخمة.

1. المعرفة: فهم الأساسيات التقنية لعلوم البيانات مع التركيز على تطوير المعرفة والمهارات اللازمة لإدارة البيانات وتحليلها لحل المشكلات في عالمنا.
   1. دمج المفاهيم/الأساليب الإحصائية وأساليب التعلم الحسابي/الآلي لاكتشاف بنية البيانات وبناء نماذج تنبؤية.
   2. تطبيق مبادئ إدارة البيانات لتنظيم واستخدام أنواع مختلفة من البيانات، المنظمة وغير المنظمة.
2. حل المشكلات والتقييم: تحديد وصياغة وحل مشكلات علم البيانات التي تنشأ في التطبيقات المختلفة.
   1. تحديد ودمج المعرفة التجريدية والمجالية ذات الصلة لصياغة مشاكل علم البيانات في سياقات التطبيق المختلفة.
   2. تصميم أو تكييف الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي وغيرها من أساليب علم البيانات المناسبة لحل مشاكل محددة.
   3. مقارنة وتباين وتقييم أساليب علم البيانات المتنافسة المناسبة لسياق المشكلة.
   4. توظيف البنية التحتية الحديثة للحوسبة لتوسيع نطاق أساليب علم البيانات للبيانات الضخمة والمعقدة.
   5. دمج البيانات من مصادر متعددة مع الأخذ في الاعتبار أفضل الممارسات والتحديات والمزالق المتعلقة باستخدام البيانات غير المتجانسة لحل المشكلات.
3. التواصل: توضيح فوائد ومخاطر وصياغة وحلول ونتائج مشاريع علم البيانات لمختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك الزملاء علماء البيانات والمتعاونون من ذوي الخبرة في هذا الموضوع وعامة الناس. باستخدام الأشكال المكتوبة واللفظية والمرئية.
4. العمل الجماعي: المشاركة بشكل فعال في فرق من أجل تحقيق أهداف المشروع الذي يحتوي على مكونات علم البيانات.
5. أخلاقيات البيانات: التقييم النقدي والاستجابة بضمير حي للآثار الأخلاقية والمجتمعية لممارسة علم البيانات.
   1. تحليل التأثيرات البشرية المحتملة للتقنيات المبنية على البيانات، خاصة بالنسبة للمجتمعات المهمشة.
   2. تطوير إستراتيجيات لحل مشاكل علوم البيانات التي تعكس القيم الاجتماعية والأخلاقية المشتركة، مثل الخصوصية والأمان والعدالة والمساءلة.
   3. تفسير وتطبيق المسؤوليات الأخلاقية لمحترفي الكمبيوتر.
   4. ضمان إمكانية تكرار تحليلات علوم البيانات.
6. التعلم مدى الحياة: التعرف على أهمية التعلم المستمر بعد التخرج.
   1. إظهار الاستعداد للانضمام إلى مجتمع احترافي متطور من خلال المشاركة في التطوير المهني، مثل قراءة المجلات التجارية والتعامل مع المنظمات المهنية المناسبة.
   2. إظهار الاستعداد للتعلم المستقل من خلال إجراء مراجعات الأدبيات ومواكبة الاتجاهات الحالية في مجال علم البيانات.
7. أهداف الخيار:
   1. خيار علوم البيانات التطبيقية: اكتساب معرفة متعمقة في مجال التركيز على التطبيق المختار وإظهار المهارات اللازمة لصياغة وحل مشاكل علوم البيانات في سياق التطبيقات في هذا المجال.
   2. خيار علوم البيانات الحسابية: تصميم وتطوير وتحليل البرامج (الحلول الحسابية) لمشكلات علوم البيانات.
   3. خيار علوم بيانات النمذجة الإحصائية: إظهار القدرة على استخدام تقنيات النمذجة الاستدلالية الشائعة القائمة على الانحدار، بما في ذلك تحليل التباين، والنماذج الخطية المعممة، والانحدار المتعدد، والانحدار اللوجستي، بالإضافة إلى الكفاءة في تقنيات التحسين والمحاكاة الإحصائية الأساسية.