Κριτήρια Εισδοχής

Γενικά:
Οι αιτήσεις συμμετοχής στο πρόγραμμα θα εξεταστούν μόνο από υποψηφίους που πληρούν τα ελάχιστα κριτήρια εισδοχής, όπως περιγράφονται παρακάτω:

• Προπτυχιακός τίτλος σπουδών σε θετικές (και συναφείς με αυτές) επιστήμες όπως: Επιστήμη Υπολογιστών, Μηχανικών Υπολογιστών, Μαθηματικών, Φυσικής, Βιολογίας, Οικονομικών, Ηλεκτρολόγων Μηχανικών, από αναγνωρισμένο πανεπιστήμιο με γενικό μέσο όρο τουλάχιστον 2.5. Αιτήσεις υποψηφίων με χαμηλότερο γενικό μέσο όρο μπορεί μελετηθούν κατ’ εξαίρεση.
• Οι φοιτητές θα πρέπει να προσκομίσουν αποδεικτικά βασικών γνώσεων (όπως πιστοποιητικό από αναγνωρισμένο ίδρυμα ή άλλο είδος τεκμηρίωσης) προγραμματισμού (βασικές αρχές) και μαθηματικών (πιθανότητες ή/και στατιστική ή/και γραμμική άλγεβρα ή/και ανάλυση) εκτός αν αυτό το υπόβαθρο είναι προφανές από τη λίστα μαθημάτων των προηγούμενων σπουδών τους.
• Γνώση Αγγλικής Γλώσσας: Οι σπουδαστές πληρούν τα κριτήρια γνώσης Αγγλικής γλώσσας αν το πρώτο τους μάθημα διδάσκεται στην αγγλική γλώσσα. Διαφορετικά, θα πρέπει να παρουσιάσουν κάποιο από τα ακόλουθα αποδεικτικά: TOEFL (<=550 paper-based/<=213 computer-based) ή GCSE “O” Level (<=C)) ή IELTS (<=6,0). Εναλλακτικά, μπορούν να παρακαθήσουν στην εξέταση αξιολόγησης ENGL-100 του Πανεπιστημίου Λευκωσίας.

Ειδικά:

• Συμπληρωμένη αίτηση.
• Βιογραφικό σημείωμα που αναφέρει τις σπουδές του υποψηφίου, την ακαδημαϊκή και την επαγγελματική εμπειρία, δημοσιεύσεις (αν υπάρχουν), βραβεία κ.λπ.
• Κατάλογος μαθημάτων και βαθμοί των προηγούμενων σπουδών. Ο υποψήφιος πρέπει να υπογραμμίσει τα μαθήματα που αποδεικνύουν τη βασική γνώση του προγραμματισμού και των μαθηματικών. Σε περίπτωση που δεν υπάρχουν τέτοια μαθήματα, ο/η υποψήφιος/α θα πρέπει να υποβάλει τεκμήρια / πιστοποιητικά από αναγνωρισμένους οργανισμούς που αποδεικνύουν αυτή του τη γνώση.
• Συστατικές επιστολές: Δύο συστατικές επιστολές.
• Προσωπική Έκθεση: Μια επιστολή που περιγράφει τις ικανότητες και δυνατά σημεία του υποψηφίου και παραθέτει τις σκέψεις του σχετικά με τις προσδοκίες του από το πρόγραμμα σπουδών και την εξέλιξη της σταδιοδρομίας του μέσα και μετά από αυτό.

Η αξιολόγηση του μαθήματος αποτελείται συνήθως από μια τελική εξέταση και συνεχή αξιολόγηση. Η συνεχής αξιολόγηση μπορεί να περιλαμβάνει μεταξύ άλλων, εβδομαδιαίες διαδραστικές δραστηριότητες, μελέτες, θετική συμμετοχή στις συζητήσεις στο φόρουμ του μαθήματος κτλ.

Η βαθμολογία υπολογίζεται βάσει του βάρους της τελικής εξέτασης, της συνεχούς αξιολόγησης και της πραγματικής αριθμητικής βαθμολογίας που λήφθηκε σε αυτές τις δύο αξιολογήσεις. Με βάση την βαθμολογία των μαθημάτων υπολογίζεται ο μέσος βαθμός του εξάμηνου (GPA) ενός φοιτητή καθώς και ο γενικός μέσος όρος (CPA).

Απαιτήσεις αποφοίτησης

Ο φοιτητής πρέπει να συλλέξει 90 ECTS και όλες τις απαιτήσεις του προγράμματος.

Ο τελικός μέσος όρος (CPA) θα πρέπει να ξεπερνά ή να είναι ίσος με 2.0. Έτσι, παρόλο που το «D-» θεωρείται επιτυχής βαθμός, προκειμένου να επιτευχθεί γενικός μέσος όρος 2.0, απαιτείται ένας μέσος βαθμός «C».

Μαθησιακά Αποτελέσματα

Μετά την επιτυχή ολοκλήρωση αυτού του προγράμματος, ο φοιτητής θα μπορεί να:

1. Συλλέξει απαιτήσεις, σχεδιάσει, εφαρμόσει και να αξιολογήσει την απόδοση μιας λύσης Επιστήμης Δεδομένων.
2. Διεξάγει έρευνα και να αναπτύξει καινοτόμες μεθόδους στην Επιστήμη των Δεδομένων ή σε οποιοδήποτε άλλο διεπιστημονικό πεδίο που απαιτεί τέτοια εξειδίκευση (π.χ. Βιοπληροφορική, Δημοσιογραφία, Υπολογιστική Κοινωνική Επιστήμη, Επιχειρηματική Ευφυία, κτλ).
3. Αναγνωρίζει και να επικοινωνεί τα θέματα ιδιωτικότητας και ηθικής που προκύπτουν από την εφαρμογή εργαλείων Επιστήμης Δεδομένων. Οι απόφοιτοι θα είναι σε θέση να συνθέσουν λύσεις που επιλύουν τα θέματα αυτά.
4. Εργαστεί παραγωγικά και σε αρμονία με μία διεπιστημονική ομάδα εργασίας. Ο απόφοιτος θα είναι σε θέση να επικοινωνεί σε τεχνικό αλλά και μη-τεχνικό επίπεδο.
5. Σχεδιάσει λύσεις για τις πραγματικές προκλήσεις της εξόρυξης δεδομένων (δεδομένα μεγάλου όγκο, ροές δεδομένων, ετερογενή δεδομένα, θορυβώδη δεδομένα κλπ.)
6. Συνθέσει αναφορές και παρουσιάσεις με σκοπό να γνωστοποιεί τα αποτελέσματα των αναλύσεων και να επιχειρηματολογήσει σε σχέση με αυτά.
7. Γνωρίζει, συγκρίνει και συνδυάζει τις τελευταίες εξελίξεις στην επιστήμη των δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη και να εφεύρει καινοτόμες εφαρμογές με κοινωνική και επιχειρηματική αξία.

Section A: Major Requirements
ECTS: Min.50 Max.50

Section B: Electives
ECTS: Min. 40 Max. 40
In order to conduct a Thesis a student has to have all major requirements completed and a minimum CPA of 3.0/4.0

Semester 1

Semester 2

Semester 3 (Non-Thesis Option)

Semester 3