Πτυχίο στην Επιστήμη Δεδομένων[1]
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.
