Икономически университет – Варна

Data Science

ОКС: Бакалавър

Форма на обучение: Редовно обучение

Брой семестри: 8

Професионална квалификация: Информатика и компютърни науки

Професионално направление: Информатика и компютърни науки

Начална година: 2022

Целта на обучението по специалността „Data Science“ е подготовка на специалисти с висше образование с образователно-квалификационна степен „бакалавър”, които имат умения и компетентности, свързани с изпълняване на разнообразни дейности в областта на за организацията, администрирането, интегрирането на данни, извършване на интелигентни бизнес анализи и извличане на нови знания от данните.

Студентите получават широка фундаментална подготовка в областта на информатиката и компютърните науки, а специализиращите дисциплини им дават добра профилирана подготовка в областта на обработката и анализа на данни. В процеса на обучение се използват разнообразни форми като: практически занятия в компютърни лаборатории; решаване на казуси и задачи от практиката; разработване на курсови проекти; самостоятелни проучвания; екипна работа и др. Осигурен е достъп до съвременни софтуерни продукти по академичните програми на водещи ИТ фирми.

Завършилите специалност „Data Science“ могат да се реализират в публични и бизнес организации на позиции като:  анализатори на данни; проектанти и разработчици на хранилища за данни; специалисти по извличане на данни; интегратори и архитекти на данни; експерти по качеството на данните, информационен мениджмънт, бизнес интелигентни анализи и изкуствен интелект; изследователи в областта на науката за данни и др.

 

Учебната документация е разработена съвместно от три висши училища – ИУ – Варна, ШУ „Епископ К. Преславски“ и ВВМУ „Н. Й. Вапцаров“, в изпълнение на Дейност 1. по проект №BG05M2OP001-2.016-0002 „Модернизация на висшето образование за постигане на интердисциплинарно и иновативно обучение в условията на цифрова трансформация“. Обучението е на български език. Специалност ”Data Science” е с 4-годишен курс на обучение (8 семестъра) в професионално направление 4.6 „Информатика и компютърни науки“. План приемът за първата учебна година (2022/2023) е за 15 студенти в Икономически университет – Варна. Преподавателският състав е от трите висши училища.  Специалност „Data Science“ е в платена форма на обучение, като първите 2 семестъра се финансират от проекта.

 

I. Основно предназначение на квалификационната характеристика

  • Да направи характеристика на учебните дисциплини и тяхното предназначение;
  • Да даде кратко описание на професионалните знания, умения и компетенции за бакалавър по „Data Science“;
  • Да послужи като база за разработване и усъвършенстване на учебния план и учебното съдържание при обучение на студентите от специалността;
  • Да ориентира обучаващите се какви длъжности могат да заемат след завършването си.

Обучението по специалността се осъществява на широка научна, теоретична и практическа основа с използване на съвременни методи, средства и информационни технологии. Учебният план на специалността е съставен при отчитане мнението на потребители на кадри, на студенти и отчитане на добрите образователни практики по предлагане на аналогични учебни програми в България и в чужбина.

II. Професионални знания и умения

Целта на обучението по специалността е да се формират у студентите знания, умения и компетенции за изпълняване на разнообразни дейности в областта на за организацията, администрирането, интегрирането на данни, извършване на интелигентни бизнес анализи и извличане на нови знания от данните. Конкретното описание на професиите, за които се подготвят студентите, е посочено в раздел IV на настоящата характеристика.

Основните знания, умения и компетенции, към които е насочено обучението по специалността, са в следните насоки:

  1. Извличане на значима стойност от събрани данни чрез прилагане на:
  • методи за анализ, проектиране и моделиране;
  • съвременни езици, платформи и среди за разработка;
  • съвременни концепции за съхранение на данни;
  • извличане на знания;
  • машинно обучение;
  • разнообразни методи за анализ на данни;
  • технологии за визуализация на данни.
  1. Управление е на целия жизнен цикъл на данните:
  • съвременни знания за разпределена обработка на голям обем от данни, релационни и нерелационни бази от данни;
  • умения за извличане, трансформиране и агрегиране на различни видове данни;
  • прилагане на облачни технологии и политики за сигурност и защита.

 

III. Обучение по специалност „Data Science“

Посочените знания, умения и компетенции се формират чрез възможност за изучаване на дисциплини, които са структурирани в няколко направления.

Първото направление обхваща широка фундаментална подготовка на студентите в областта на информатиката, математиката и статистиката: Линейна алгебра и математически анализ, Теория на вероятностите и математическа статистика, Математически основи на информатиката, Основи на програмирането, Компютърни системи, Обектно ориентирано програмиране, Теория на вероятностите и математическа статистика и др.

Второто направление включва специализирани дисциплини, които целят да изградят профилирана подготовка в областта на обработката и анализа на данни: Анализ на данни в Excel; Машинно обучение 1 част (надзиравано обучение); Програмиране с Python и , Дълбоки невронни мрежи и др.

Третото направление обхваща дисциплини, които са насочени към развиване на умения за управлението и администрирането на хранилища за данни: Релационни и нерелационни бази от данни; Администриране на Linux системи; Облачни технологии; Системи за виртуализация и др.

За ефективното формиране на знания и умения се използват разнообразни форми за обучение: практически занятия в компютърни лаборатории; решаване на казуси и задачи от практиката; разработване на курсови проекти; самостоятелни проучвания; екипна работа и др. Осигурен е достъп до съвременни софтуерни продукти по академичните програми на водещи ИТ фирми. Студентите се запознават с информационното осигуряване на бизнес и публични организации при провеждането на учебна практика през третата година от обучението си. Имат възможност да се включат в стажантски програми и международна студентска мобилност.

Обучението по специалността се реализира в редовна форма. Формата е предназначена за завършилите средното си образование в страната или в чужбина, за получаване на ОКС „бакалавър“ по информатика и компютърни науки. Редовното обучение се осъществява в 8 семестъра. Обучението завършва с държавен изпит по специалността, като на студентите се предоставя възможност да избират между две форми: защита на дипломна работа или комплексен държавен изпит.

Завършилите пълния курс на обучение получават ОКС „бакалавър“ по професионално направление „Информатика и компютърни науки“ в съответствие с националния класификатор на областите на висше образование и професионалните направления и в съответствие с държавните изисквания за придобиване на висше образование в Република България.

Дипломирането на студентите е регламентирано в чл. 119 от Правилника за дейност на Икономически университет – Варна  (https://ue-varna.bg/uploads/filemanager/303/regulations/Pravilnik_UE.pdf).

Обучението на студентите завършва с полагане на държавен изпит. Държавните изпити се провеждат под формата на защита на дипломна работа, комплексен писмен и практически изпит. Обучението в ОКС „бакалавър“ завършва с държавен изпит по специалността или защита на дипломна работа, условията за което са регламентирани в Правилника на ИУ-Варна.

До държавен изпит се допускат всички студенти, изпълнили всичките си задължения по учебен план (чл. 119 от Правилника на Икономически университет Варна – https://ue-varna.bg/uploads/filemanager/303/regulations/Pravilnik_UE.pdf). Държавните сесии се провеждат в три последователни сесии, непосредствено след приключване на учебната година, по предварително обявен график – през месеците юни, септември и януари.

Условие за дипломиране е успешно полагане на всички семестриални изпити и успешно полагане на държавен изпит. Конспект за държавен изпит, указания за разработване на дипломна работа, документи за допускане до държавен изпит, срокове за подаване на документи, график за държавен изпит са публикувани на уеб сайта на катедра „Информатика“ (https://ue-varna.bg/bg/p/7955/katedra-informatika/diplomirane).

 

IV. Възможности за реализация

Цел на програмата по „Data Science” е да подготви квалифицирани професионалисти, които да: (1) работят в бизнес организации (в т.ч. ИТ фирми) и в структурите на публичната администрация; (2) могат ефективно да изпълняват задълженията си на информатици, специалисти в разработката на анализите на данни; (3) създават и прилагат съвременни ИТ  решения; (4) мислят креативно, анализират бизнес и информационни процеси.

Завършилите специалност „Data Science“ могат да се реализират в публични и бизнес организации на следните позиции:

  • анализатори на данни;
  • проектанти и разработчици на хранилища за данни;
  • специалисти по извличане на данни;
  • администратори на бази данни;
  • интегратори на данни;
  • архитекти на бази от данни;
  • експерти по качеството на данните;
  • експерти по информационен мениджмънт;
  • експерти по бизнес интелигентни анализи;
  • експерти по изкуствен интелект;
  • изследователи в областта на науката за данни (Data Science);
  • и др.

V. Компетентности, които ще бъдат придобити от студентите при обучение в специалност „Data Science“

Студентите придобиват знания, умения и компетентности (лични и професионални) в съответствие с Националната квалификационна рамка – ниво 6:

Знания:

  • притежава разширени и задълбочени знания в областта, включително, свързани с най-новите постижения в нея;

Умения:

  • владее методи и средства, позволяващи решаването на сложни задачи;
  • прилага логическо мислене, прилага новаторство, творчески подход при решаване на нестандартни задачи

Компетентности – Самостоятелност и отговорност:

  • притежава способност за управление на сложни професионални дейности, включително на екипи и ресурси;
  • поема отговорности при вземане на решения в сложни условия, при влиянието на различни взаимодействащи си и трудно предвидими фактори;
  • проявява творчество и инициативност в управленската дейност;
  • преценява необходимостта от обучение на другите с цел повишаване на екипната ефективност;
  • притежава способност за управление на екипи, поема отговорност при вземане на решения в сложни условия, проявява творчество и инициативност;

Компетентности за учене:

  • последователно оценява собствената си квалификация чрез преценка на придобитите до момента знания и умения и планира необходимостта от разширяване и актуализиране на професионалната си квалификация;

Комуникативни и социални компетентности:

  • формулира и излага ясно и разбираемо идеи, проблеми и решения пред специалисти и неспециалисти;
  • изразява отношение и разбиране по въпроси чрез използване на методи, основани на качествени и количествени описания и оценки;
  • проявява широк личен мироглед и показва разбиране и солидарност с другите;
  • пълноценно общува на някои от най-разпространените европейски езици;

Професионални компетентности:

  • събира, класифицира, оценява и интерпретира данни от областта на информатиката и ИТ с цел решаване на конкретни задачи;
  • прилага придобитите знания и умения в нови или непознати условия;
  • проявява способност да анализира в по-широк или интердисциплинарен контекст;
  • използва нови стратегически подходи; формира и изразява собствено мнение по проблеми от обществен и етичен характер, възникващи в процеса на работа.

В съответствие с Препоръката на Съвета на Европейския съюз (ЕС) от 22 май 2018 г. за прилагане от държавите членки на политика, подкрепяща развитието на ключови компетентности за учене през целия живот; Националната квалификационна рамка на Р. България (НКРБ), в която са представени знания, умения и компетентности (в т.ч. лични и професионални), в ИУ – Варна се прилага компетентностен подход в обучението на студентите, насочен към формиране на необходимите общокултурни, професионални и личностни компетентности.

В основата на приложението на компетентностния подход в ИУ – Варна е приоритетната ориентация на образованието към неговите резултати: формиране на потребността от страна на обучаваните студенти за непрекъснато развитие и придобиване на социални, културни и професионални компетентности, самоопределение, социализация, развитие на личността и самоусъвършенстване.

При обучение в специалност „Data Science“ се предоставя възможност за балансирано развитие на всички ключови компетентности в съответствие с компетентностния модел, а именно: езикова грамотност; многоезикова компетентност; математическа компетентност и компетентност в областта на точните науки, технологиите и инженерството; цифрова компетентност; личностна компетентност; гражданска компетентност; предприемаческа компетентност и компетентност на културна осведоменост и изява.

По-важните ключови компетентности, които придобиват бакалаврите завършили специалност „Data Science“ са:

1. Цифрова компетентност – Способност за избор и прилагане на: технологии и софтуерни средства за разработване на масиви от данни, бази от данни, софтуерни приложения; на специализирани софтуерни средства за извличане, обработка и анализ на структурирани и неструктурирани данни от различни източници; на езици за програмиране и софтуер за обработка на естествен език; на специализиран софтуер за администриране на бизнес аналитични и информационни системи, на компютърни системи, за виртуализация на данни и др.   

2. Личностна и социална компетентност – Студентите придобиват способности за прилагане на разнообразни комуникационни подходи и инструменти, които са адаптирани към контекста на взаимодействие. Придобиване на умения за решаване на реално съществуващи проблеми, за планиране на задачи, за организиране на собствената работа и справяне с конфликти. Студентите ще придобият знания и умения за извършване на научни изследвания в областта на Data Science.

3. Матeматическа компетентност и компетентност в областта на точните науки, технологиите и инженерството – Обучаемите придобиват способности за решаване на многокритериални задачи, за използване и прилагане на модели и концепции. Специалността налага усвояване на комплексни знания и придобиване на умения за справяне с критични проблеми, възникнали вследствие на неизправност на хардуер и/или софтуер. Студентите трябва да могат да прилагат на практика модели на решения за разработване, оценяване и тестване на бизнес аналитични и информационни системи, на отстраняване на критични грешки при работата на компютърни системи, на алгоритми за машинно обучение и за обработка на естествен език, на алгоритми за извличане на данни и знания от различни източници, на алгоритми и модели за управление на големи данни. Развива се математическото мислене на студентите чрез дисциплини, свързани с математическия анализ и моделиране, линейната алгебра, основи на програмирането.

Специалност
Начална година
2022
Изучавани дисциплини Семестър Кредити Форма на контрол Студентска заетост
общо извънаудиторна аудиторна
Фундаментални
Компютърни системи 1 9 Изпит 270 210 60
Основи на програмирането 1 9 Изпит 270 210 60
Физическо възпитание 1 1 Текуща оценка 30 0 30
Линейна алгебра и математически анализ 1 9 Изпит 270 210 60
Английски език 1 3 Текуща оценка 90 60 30
Обектноориентирано програмиране 2 8 Изпит 240 180 60
Физическо възпитание 2 1 Текуща оценка 30 0 30
Теория на вероятностите и математическа статистика 2 8 Изпит 240 180 60
Математически основи на информатиката 2 8 Изпит 240 180 60
Английски език 2 3 Текуща оценка 90 60 30
Уеб технологии 3 7 Изпит 210 150 60
Програмиране с Python 3 8 Изпит 240 180 60
Анализ на данни в Excel 3 7 Изпит 210 150 60
Физическо възпитание 3 1 Текуща оценка 30 0 30
Статистика за Data Science 3 8 Изпит 240 180 60
Физическо възпитание 4 1 Текуща оценка 30 0 30
Общо за Фундаментални 91 2730 1950 780
Специални
Научни изследвания в Data Science 2 3 Текуща оценка 90 60 30
Машинно обучение 1 част 4 8 Изпит 240 165 75
Изкуствен интелект 5 6 Изпит 180 120 60
Компютърни мрежи и комуникации 5 6 Изпит 180 120 60
Релационни бази от данни 5 8 Изпит 240 165 75
Избираеми дисциплини (1)
  • Програмиране за Ардуино
  • Администриране на Linux системи
5 6 Изпит 180 120 60
Бизнес интелигентни и аналитични платформи 6 6 Текуща оценка 180 120 60
Интернет на нещата 6 6 Изпит 180 120 60
Машинно обучение 2 част 6 6 Изпит 180 120 60
Системи за виртуализация 6 6 Изпит 180 120 60
Избираеми дисциплини (1)
  • Управление на сигурността
  • Бизнес анализи
6 6 Изпит 180 120 60
Облачни технологии 7 6 Текуща оценка 180 120 60
Нерелационни бази от данни 7 6 Изпит 180 120 60
Обработка на естествен език 7 6 Изпит 180 120 60
Програмиране с JAVA 7 6 Изпит 180 120 60
Избираеми дисциплини (1)
  • Обработка на данни в реално време
  • Уеб програмиране
7 6 Изпит 180 120 60
Анализ на данни от интернет източници 8 5 Изпит 150 90 60
Големи данни 8 5 Изпит 150 90 60
Дълбоки невронни мрежи (Deep learning) 8 5 Изпит 150 90 60
Криптиране и защита на данни 8 5 Изпит 150 90 60
Общо за Специални 117 3510 2310 1200
Университетски специални
Програмиране с R 4 7 Изпит 210 150 60
Избираеми дисциплини (1)
  • Алгоритми и структури от данни за Data Science
  • Логическо и функционално програмиране
4 7 Изпит 210 150 60
Избираеми дисциплини (1)
  • Математическо моделиране
  • Сървърно администриране
4 7 Изпит 210 150 60
Общо за Университетски специални 21 630 450 180
Практическо обучение
Практическо обучение 6 8 Изпит 240 240 0
Общо за Практическо обучение 8 240 240 0
Дипломиране
Избираеми дисциплини (1)
  • Комплексен държавен изпит по специалността
  • Защита на дипломна работа
8 10 Изпит 300 300 0
Общо за Дипломиране 10 300 300 0
Общо за целия курс на обучение 247 7410 5250 2160


Факултативни дисциплини Семестър Кредити Студентска заетост
общо извънаудиторна аудиторна
Чужд език-английски 5, 6 3, 3 180 120 60