تحصیل در کوالالامپور تحصیل در کوالالامپور
آیا دلتان می‌خواهد وارد جهان مرموز و هیجان‌انگیز تحلیل داده‌ها شوید؟ یا در علوم کامپیوتر مسیری جدید و جذابی را طی کنید؟ با تحصیل کارشناسی علوم کامپیوتر گرایش تحلیل داده ها در دانشگاه APU مالزی به دنیایی از فرصت‌ها، ابتکار و تکنولوژی‌های نوین وارد می‌شوید. اگر دوست دارید بیشتر با این گرایش پرطرفدار آشنا شوید و شرایط پذیرش آن در ای پی یو را بدانید، با ما همراه باشید…
رشته تحصیلی تحلیل داده ها چیست؟
تحلیل داده یکی از ابزارهای مهم در دنیای امروز است که به ما کمک می‌کند تا اطلاعات پنهان در داده‌ها را کشف کنیم. این فرآیند مراحل مختلفی دارد، از جمله درک داده‌ها، حذف و آماده‌سازی برای بررسی. از این روش در زمینه‌های مختلفی مانند اقتصاد، پزشکی، بازاریابی و مهندسی استفاده می‌شود و هدف اصلی آن کمک به تصمیم‌گیری بهتر و دقیق‌تر است.
آشنایی با دوره کارشناسی تحلیل داده ها در دانشگاه APU و مزایای آن
اگر به تحلیل داده علاقه‌مند هستید، دانشگاه APU مالزی ارائه دهنده دوره کارشناسی این رشته محبوب است. در این دوره، شما با ابزارها و تکنیک‌های مورد استفاده در تحلیل داده آشنا می‌شوید؛ از جمله الگوریتم‌ها، زبان‌ها و طراحی الگوها. با این دانش، شما می‌توانید به عنوان تحلیلگر داده، دانشمند داده یا متخصص داده کاوی وارد بازار کار شوید و نقش مهمی در صنعت ایفا کنید.
| طول دوره | ارائه دهنده مدرک | تاریخ پذیرش دانشجو |
| 3 سال (معادل 6 ترم) | دانشگاه APU |
|
دوره کارشناسی تحلیل داده‌ها؛ فراتر از یک مدرک علوم کامپیوتر
دوره کارشناسی علوم کامپیوتر با گرایش تحلیل داده‌ها نه تنها مدرک معتبری اعطا می‌کند؛ بلکه شما را با فناوری‌های نوین و جدید روز آشنا می‌کند. این برنامه به‌طور ویژه برای همگام شدن با انقلاب صنعتی چهارم یا IR4.0 طراحی شده است. به عبارت دیگر، این دوره شما را برای آینده‌ی پرسرعت و هیجان‌انگیز جهان تکنولوژی آماده می‌کند.
مدرک همزمان از دو دانشگاه APU مالزی و DMU انگلستان
در دانشگاه APU، فرصتی شگفت‌انگیز برای دانشجویان علاقه‌مند به تحلیل داده‌ها فراهم شده است. طرح دو مدرک همزمان APU-DMU به دانشجویان این امکان را می‌دهد که با گذراندن یک دوره، دو مدرک ارزشمند دریافت کنند: یکی از دانشگاه APU مالزی و دیگری از دانشگاه دِمونتفورت انگلستان.
شرایط پذیرش دوره کارشناسی تحلیل داده ها در دانشگاه APU
شرایط عمومی پذیرش در صورت ورود به سال اول دوره از این قرار است:
| STPM |
|
| پیش دانشگاهی A-Level |
|
| UEC |
|
| پیش دانشگاهی Foundation یا Matriculation |
نکته: شرط ریاضیات پیشرفته در صورتی مستثنی می‌شود که دوره foundation یا Matriculation درسی ریاضی را ارائه داده باشد که عناوین درسی آن معادل یا بیشتر از ریاضیات پیشرفته در سطح SPM باشد.
|
در صورت ورود به سال دوم دوره باید این شرایط را داشته باشید:
| کاردانی یک رشته مرتبط با ICT |
مدرک کاردانی با حداقل معدل 2.50 نکته: دانشجویانی که معدل بیشتر از 2.0 و کمتر از 2.50 دارند ممکن است با ارزیابی‌هایی که دانشگاه APU با تایید هیات علمی دانشگاه انجام می‌دهد، پذیرفته شوند. |
مدرک زبان مورد نیاز دانشجویان بین الملل برای تحصیل در دوره تحلیل داده‌ها
مدرک زبان مورد نیاز برای تحصیل دانشجویان بین المللی گرایش تحلیل داده ها شامل:
- آیلتس: نمره 5.0
- تافل iBT: نمره 40
- پیرسون (PTE): نمره 47
- MUET: نمره 3.5
بررسی کلی رشته تحلیل داده ها در APU
توانایی‌های شما پس از گذراندن این دوره شامل:
- توانایی توسعه دانش فنی، مهارت‌ها و همچنین طراحی و سازماندهی سیستم‌های کامپیوتری با تاکید بر تحلیل داده‌ها.
- توانایی ارزیابی انتقادی الگوهای طراحی، زبان‌ها، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده برای توسعهٔ سیستم‌های نرم افزاری پیچیده
- توانایی ارزیابی و پاسخ به فرصت‌ها برای توسعه و بهره برداری از فناوری‌های جدید با استفاده از ابزارهای تحلیل داده‌ها.
1. جزئیات و دروس سال اول دوره کارشناسی تحلیل داده ها
در سال اول دوره تحصیلی، دانشجویان پایه‌های مهم IT را یاد می‌گیرند. از برنامه‌نویسی گرفته تا مهارت‌های ریاضی و الگوریتمی، همه چیز را فرا می‌گیرند که یک متخصص کامپیوتر نیاز دارد.
در این میان، دروس تخصصی مثل معماری کامپیوتر، سیستم عامل، شبکه و پایگاه داده نیز وجود دارد که آشنایی اولیه با سیستم‌های کامپیوتری را به آنها می‌دهد. اما تمام این یادگیری‌ها فقط در مورد فناوری نیست؛ این دروس به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های فردی و سازمانی خود را تقویت کنید و در عین حال خلاقیت و نوآوری را در خود پرورش دهید.
دروس عمومی
- تفکر دیجیتال و نوآوری
- آگاهی بین فرهنگی و تنوع فرهنگی
- تحلیل و طراحی سیستم‌ها
- برنامه نویسی پایتون
- مفاهیم ریاضی برای محاسبات
- سیستم عامل و معماری کامپیوتر
- شبکه‌های کامپیوتری مقدماتی
- پایگاه داده مقدماتی
- مبانی کارآفرینی
دروس تخصصی
- هوش مصنوعی مقدماتی
- برنامه نویسی C مقدماتی
2. جزئیات و دروس سال دوم دوره کارشناسی تحلیل داده ها
در سال دوم، دانشجویان با یک دنیای جدید از مهارت‌ها آشنا می‌شوند و چگونگی ساخت نرم‌افزارهای جدید و حل چالش‌های کامپیوتری را فهم می‌کنند. از طریق دروس عملی، آنها به تجزیه و تحلیل داده‌ها مسلط می‌شوند و با تکنیک‌های جدید آشنا می‌گردند. APU با تأکید بر خلاقیت و یادگیری عمیق، شما را برای فرصت‌های شغلی آینده آماده می‌سازد.
دروس عمومی
- توسعه شی گرا با زبان جاوا
- روش‌های توسعه سیستم
- برنامه نویسی برای تحلیل داده‌ها
- فرایند نوآوری
- روش‌های تحقیق برای محاسبات و فناوری
دروس تخصصی
- تئوری محاسبات
- ساختمان داده
- برنامه نویسی همزمان
- مدیریت اطلاعات
- سیستم‌های هوش تجاری
- داده کاوی و مدل سازی پیش بینی
- مدل سازی احتمالی و آماری
کارآموزی (16 هفته)
همچنین شما باید یک دوره کارآموزی یا صنعتی را به مدت حداقل 16 هفته پشت سر بگذرانید تا برای ورود به بازار کار آماده شوید.
3. جزئیات و دروس سال سوم دوره کارشناسی تحلیل داده ها
در سال سوم، شما تجربه‌های گذشته و دانش صنعتی خود را به کار می‌گیرید تا در علوم کامپیوتر و مهارت‌های شخصی و حرفه‌ای پیشرفت کنید. همچنین شما با مطالعه درس‌های هوش و تحلیل تجاری، به بررسی راه‌های پیشرفته‌تری برای تحلیل داده‌ها می‌پردازید.
در پروژه پایانی، از طریق بررسی و حل یک مشکل واقعی، نه تنها دانش فنی خود را به نمایش می‌گذارید؛ بلکه توانایی تفکر انتقادی و تحلیلی خود را هم ثابت می‌کنید. این تجربه جذاب و مفید شما را برای دنیای حرفه‌ای آماده می‌سازد.
دروس عمومی
- Venture Building
- مدیریت پروژه
دروس تخصصی
- الگوریتم‌ها
- سیستم‌های بی درنگ
- علوم رفتاری و تحلیل بازاریابی
- تحلیل متن و تحلیل احساسات
- فناوری اورژانسی
- بهینه سازی و یادگیری عمیق
- امنیت پایگاه داده
- تحقیق در علوم کامپیوتر
- پروژه در علوم کامپیوتر
دروس اجباری MQA
- قدردانی از اخلاق و تمدن (دانشجویان مالایی)
- زبان ارتباطی مالایی (دانشجویان بین الملل)
- فلسفه و مسائل جاری
- مهارت‌های حرفه‌ای محل کار
- صداقت و مبارزه با فساد
- برنامه درسی مشترک
فرصت‌های شغلی رشته تحلیل داده ها بعد از فارغ التحصیلی
فرصت‌های شغلی رشته تحلیل داده ها بعد از فارغ التحصیلی عبارتند از:
- مهندس داده
- تحلیلگر هوش تجاری
- متخصص یادگیری ماشین
- معمار راه حل‌های هوش تجاری
- مدیر تحلیل داده‌ها
- توسعه دهنده تجسم داده‌ها
- توسعه دهنده ابزار نرم افزار
- تحلیلگر داده
- دانشمند داده
- متخصص داده کاوی
- مدیر ارشد فناوری (CTO)
- مدیر تحلیل داده‌ها
- مهندس فرآیند کسب و کار
- مدیر تحلیلگر کسب و کار
- مدیر نوآوری داده‌ها
- توسعه دهنده هوش تجاری
- تحلیلگر ریسک فناوری اطلاعات
- متخصص تحلیل پیشرفته حرفه‌ای
