Licencjat z informatyki

Czy masz logiczne myślenie i pasję do stosowania nowych technologii? Program Information Technology koncentruje się na programowaniu i analizie danych i daje narzędzia do tworzenia oprogramowania opartego na sztucznej inteligencji dla dzisiejszego cyfrowego świata. Inżynierowie IT cieszą się dużym popytem, więc Twoje umiejętności będą bardzo poszukiwane.

W programie studiów licencjackich Information Technology w Arcada nauczysz się tworzenia oprogramowania z naciskiem na inteligentną robotykę. Po ukończeniu studiów będziesz miał solidne zrozumienie interakcji między programowaniem a sztuczną inteligencją. Będziesz wiedział, jak projektować i rozwijać aplikacje internetowe, budować różne usługi oparte na chmurze i wiele więcej. Studia koncentrują się na sztucznej inteligencji, rozwoju i zastosowaniu analizy danych, wizualizacji informacji i prognozowaniu.

Podczas studiów zostaniesz przeszkolony w zakresie programowania, wizualizacji, analizy i zarządzania ogromnymi zbiorami danych wykorzystywanymi do tworzenia oprogramowania, które może na przykład podejmować inteligentne decyzje i przewidywać.

Od pierwszego dnia będziesz budować praktyczne umiejętności w miejscu pracy, pracując z platformami internetowymi, mobilnymi i chmurowymi w zakresie tworzenia oprogramowania. Będziesz pracować w ścisłej współpracy z branżą i zdobywać cenne doświadczenie zawodowe podczas studiów dzięki naszym stażom.

Po rozpoczęciu studiów wybierzesz jeden z dwóch modułów specjalizacyjnych:

• Inteligentna robotyka
• Przetwarzanie danych & Analytics

Jeśli wybierzesz specjalizację Intelligent Robotics, dowiesz się, jak zintegrować roboty społeczne z codzienną praktyką, projektowaniem UX/UI z naciskiem na tworzenie interfejsów zorientowanych na użytkownika oraz jak analizować i przetwarzać dane z czujników zebrane z inteligentnych i rozproszonych środowisk.

Jeśli studiujesz Data Processing & Analytics, dowiesz się, jak strukturyzować, zarządzać i analizować dane, które wspierają rozwój oprogramowania do podejmowania decyzji opartych na danych, jak efektywnie przechowywać dane z myślą o skalowalności, a także analityce opisowej, predykcyjnej i preskryptywnej.