Bachelor of Applied Science in Data Science and Artificial Intelligence University of Doha for Science and Technology

Forumul Economic Mondial a clasat știința datelor și inteligența artificială ca fiind printre primele două profesii cele mai căutate la nivel mondial. „Data Science” se referă la un domeniu cu adevărat interdisciplinar care include colectarea datelor, stocarea, integrarea, analiza, inferența, comunicarea și etica. Acest câmp are ambele; aspectele matematice și statistice ale aspectelor computaționale și componentele afacerii. Zona „Inteligenta artificiala” se bazeaza pe seturi mari de date si analizeaza modul in care sistemele ciber-fizice pot lua decizii inteligente in diverse contexte pe baza datelor detectate din mediu fara interventia umana. Acesta este esențial pentru aplicațiile inteligente ale Internetului obiectelor (cum ar fi orașele inteligente, casele inteligente, sănătatea electronică inteligentă și așa mai departe...), mașinile autonome și transportul și robotica. Natura „aplicată” a acestui program reflectă educația experiențială practică, care este întărită în continuare prin experiența de lucru și prin componentele Proiectului Capstone și practicum ale acestui program.

Criterii de admitere

Cerințe de liceu sau academice

1. Adeverință de absolvire a liceului sau echivalent aprobat de Ministerul Educației și Învățământului Superior cu o medie minimă de 60%%, plus două cursuri: unul final Matematică, și unul final Științe (Biologie, Fizică, Chimie) sau Tehnologie (Algoritmi, programare, rețea, informatică sau echivalent); SAU
2. Diploma de doi ani în Tehnologia Informației de la CNA-Q, sau echivalent; SAU
3. Diploma avansată de tehnologia informației de un an de la CNA-Q sau echivalent.

Cerința de limbă engleză

1. Scorul necesar la testul de matematică universitar sau un punctaj de trecere de la un alt test de limbă engleză, aprobat la nivel internațional, validat de Departamentul de admitere și înregistrare; SAU
2. Un formular valid (în termen de doi ani) de raport al testului academic IELTS, cu o bandă generală de 5,0, fără un scor individual (citit, scris, vorbit și ascultat) sub 5,0; SAU
3. Finalizarea cu succes a cerințelor programului Foundation.

Cerință de matematică

1. Trebuie să obțină punctajul cerut la testul de plasament la matematică universitar; SAU
2. Un formular de raport SAT valid cu un punctaj minim de 480.

Criterii suplimentare de admitere:

1. Admiterea este competitivă. Solicitanții eligibili sunt clasificați în funcție de procentul general de liceu din ultimul an (clasa a 12-a sau echivalent), clasamentul la testele de plasament și categoria de prioritate de admitere.

Structura programului

Anul 1

Semestrul 1

• Introducere în calcul și rezolvare de probleme
• Comunicarea engleză I
• Calculul I
• Învățare eficientă / Învățare prin experiență

Semestrul 2

• Comunicare engleză II
• Algebră liniară
• Programare pe calculator
• Hardware de calculator

Semestrul 3

• Știința și aplicațiile sale Știința și mediul
• Computing Ethics & Society

Anul 2

Semestrul 1

• Structuri discrete
• Rețea I
• Tehnologii web I
• Statistici

Semestrul 2

• Introducere în sistemele de operare
• Introducere în securitatea datelor și cibernetice
• Introducere în știința datelor și IA
• Sisteme de management al bazelor de date

Semestrul 3

• Management de proiect
• Civilizație islamică și arabă sau Introducere în sociologie sau Psihologie introductivă sau Raționament etic sau Drept și societate sau Introducere în arte

Anul 3

Semestrul 1

• Qatar Istorie și societate sau Dezvoltare umană sau Concepte economice globale sau Globalizare și mediu sau
• Structuri și algoritmi de date
• Tehnologii web II
• Programare orientată pe obiecte

Semestrul 2

• Învățare automată
• Calcul paralel și distribuit
• Fundamentele AI
• Dezvoltare de aplicații IoT

Semestrul 3

• Analiza și vizualizarea datelor
• Istorie și societate a Qatarului sau Dezvoltare umană sau Concepte economice globale sau Globalizare și mediu

Anul 4

Exemplu: Inteligență artificială și concentrare de analiză a datelor

Semestrul 1

• Învățare profundă aplicată și rețea neuronală
• Exploatarea aplicată a datelor
• Analiză avansată de afaceri
• Practicum

Semestrul 2

• Subiecte emergente ale IA
• Recuperarea informațiilor
• Big Data și analiză strategică de afaceri
• Proiectul Capstone

Semestrul 3

• Loc de munca