Bachelor of Science in Informatik
Fairfax, Vereinigte Staaten von Amerika
DAUER
4 Years
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Englisch
TEMPO
Vollzeit, Teilzeit
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STUDIENFORMAT
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Einführung
Das Bachelor of Science in Computer Science (BSCS)-Programm bildet und trainiert die Studierenden, um Lösungen für informationssystembasierte Bedürfnisse und Probleme in Forschung, Wirtschaft, Finanzen, Regierung oder anderen Arten von Organisationen zu entwickeln und zu implementieren. Der Ansatz dieses Studiengangs besteht darin, theoretische und praktische Aspekte der Informatik und Technik zu integrieren. Das Programm bietet eine Mischung aus Theorie und Anwendungen und bereitet die Studenten auf eine Vielzahl von Informatikkarrieren in Industrie, Regierung und Wissenschaft vor. und Entwicklung der Grundlage für Weiterbildung und Wachstum im Bereich der Informatik.
Die Zukunft der Informatik
Der Kern dieses Programms konzentriert sich auf die Entwicklung der Fähigkeiten, die von kompetenten und fähigen Personen in der Belegschaft benötigt werden. Ziel ist es, den Studierenden zu helfen, die Führungsfähigkeiten und das Wissen von Organisationen zu entwickeln, um eine positive soziale Wirkung zu erzielen. Im Leadership Core entwickeln die Studierenden ein Verständnis dafür, wie Organisationen funktionieren und wie Veränderungen innerhalb dieser Organisationen stattfinden. Die Studierenden belegen Kurse aus drei Domänenbereichen, darunter Leadership Development (LD), Organizations and Contexts (OC) und Organizational Psychology (OP).
Schwerpunkte
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML)
Entwickelt und demonstriert ein Verständnis von Techniken der künstlichen Intelligenz, Algorithmen, dem Aufbau von Wissensdatenbanken und der heuristischen Suche.
Netzwerk und Cybersicherheit
Entwickelt ein Verständnis von Cybersicherheitsprotokollen und -techniken, um sensible Informationen und finanzielle Vermögenswerte gemäß den NIST-Standards zu sichern und zu schützen, sowie implementiert und unterhält robuste Informationssicherheitssysteme und -netzwerke, die Unternehmen vor Cyberangriffen schützen.
Datenwissenschaft (DS)
Konzentriert sich auf die Anwendung datenwissenschaftlicher Prinzipien und Methoden zur Lösung realer Probleme sowie demonstriert und führt die statistische Analyse komplexer Daten durch.
Karrierechancen
- Analyst für digitale Forensik
- Analyst für Cybersicherheit
- Ingenieur für Cybersicherheit
- Netzwerksystemadministrator
- KI-Ingenieur
- Ingenieur für maschinelles Lernen
- Entwickler von Daten für maschinelles Lernen
- KI-Interaktionsdesigner
- Computersystemanalytiker
- Softwareentwickler
- Datenbank-Entwickler
- Datenbankadministrator
- QA-Tester
Lehrplan
Computer Science Micro-Credentials
Was sind Mikro-Credentials?
Sie sind Mini-Qualifikationen, die Fähigkeiten, Kenntnisse und/oder Erfahrung in einem bestimmten Fachgebiet oder einer bestimmten Fähigkeit nachweisen.
- Fortgeschrittene künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AAI)
- Fortgeschrittene Computernetzwerke (ACN)
- Erweiterte Cybersicherheit (ACS)
- Fortgeschrittene Datenwissenschaft (ADS)
- Erweiterte Programmierung (AP)
- Fortgeschrittene Softwareanwendungsentwicklung (ASDE)
- Erweitertes Systemdesign (ASD)
- Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens (EAI)
- Grundlagen der Computerethik (ECE)
- Grundlagen von Computernetzwerken (ECN)
- Grundlagen der Cybersicherheit (ECS)
- Grundlagen der Datenwissenschaft (EDS)
- Grundlagen der Programmierung (EoP)
- Grundlagen der Softwareanwendungsentwicklung (ESAD)
- Grundlagen des Systemdesigns (ESD)
Lehrplan
Kurse der Allgemeinen Bildungsabteilung
Abteilung für Kunst- und Geisteswissenschaften (3 Kurse - 9 Kreditstunden)
- HUMN 101 Einführung in die Künste und Geisteswissenschaften
- HUMN 105* Grundlagen des Lernens und Seins
- HUMN 125* Weltbilder und Handlungsmodelle
- PHIL 101 Philosophie
- RLGN 110 Vergleichende Religionswissenschaft
Abteilung Kommunikation (2 Kurse – 6 Kreditstunden)
- COMM 110 Mündliche Kommunikationsfähigkeiten
- ENGL 120 Akademisches Schreiben und Forschen
Fachbereich Mathematikwissenschaften (1 Kurs – 3 SWS)
- MATH 160 Vorkalkulation
- MATH 165 Analysis I
Naturwissenschaftlicher Bereich (2 Kurse – 6 SWS)
- BIOL 101 Allgemeine Biologie
- CHEM 101 Allgemeine Chemie
- GEOL 101Einführung in die Geologie
- PHYS 101 Hochschulphysik
Bereich Sozialwissenschaften und interkulturelle Studien (3 Kurse – 9 SWS)
- GOVT 120 Vergleichende Regierung
- GOVT 130 Amerikanische Gesellschaft und Politik
- GEOG 101 Weltgeographie
- HIST 101 Weltgeschichte
- INCS 300* Der Kontext der globalen Bürgerschaft
- INCS 325* Ein Weltbürger sein
- SOCI 101 Soziologie
- PSYC 101 Psychologie
Transformatives Lernen und Führung in der Praxisabteilung (3 Kurse – 9 Credits)
- TLLP 150 Praktiken des Lernens und Seins
- TLLP 200 Ein Leben der Selbstverwirklichung entwerfen
- TLLP 400 Ein Leben voller Möglichkeiten gestalten – Konzepte, Werkzeuge und Denkprozesse
*Zeigt einen Pflichtkurs an. Dieser Kurs setzt den „Learning to Learn, Learning to Be“-Ansatz fort, der in unserem Transformative Learning and Leadership in Practice (TLLP)-Curriculum verfolgt wird.
Erforderliche Kurse
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Spezialisierung
KI- und ML-Spezialisierung: (6 Kurse – 18 Kreditstunden)
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Networking and Cybersecurity Specialization: (6 Kurse – 18 Kreditstunden)
- COMP 360 Switching- und Routing-Protokolle
- COMP 365* Cybersicherheit und Informationssicherung
- COMP 370* Essentials Digitale Forensik
- COMP 391 Praktikum in Networking
- COMP 392 Praktikum in Cybersicherheit
- COMP 410/510^ Intrusion Detection and Prevention Systeme
- COMP 411/511^ Cloud-Sicherheit
- COMP 412/512^ Spezielle Themen in Netzwerken
- COMP 419/519^ Spezielle Themen in der Cybersicherheit
- COMP 430 Ethisches Hacken
- COMP 431 Kryptographie und Chiffrierung
- COMP 429 Betriebssystemsicherheit
- COMP 433/533^ IoT und Smart Cities Security
- COMP 434/534^ Informationsrisikomanagement
- COMP 436 Cybersicherheits-Governance und -Compliance
- COMP 486 Comp TIA Network+ und Testvorbereitung
- COMP 487 Comp TIA Security+ und Testvorbereitung
Spezialisierung Data Science: (6 Kurse – 18 Kreditstunden)
- COMP 362 Data Science Mathematische Grundlagen
- COMP 363* Algorithmische Grundlagen der Datenwissenschaft
- COMP 364-Statistiken, die für die Datenwissenschaft unerlässlich sind
- COMP 396 Praktikum in Data Science
- COMP 440* R Programmierung für Data Science
- COMP 441 Statistische und rechnerische Grundlagen des maschinellen Lernens
- COMP 442/542^ Numerische Analyse
- COMP 443/543^ Data-Intensive Distributed Computing
- COMP 444/544^ Spezielle Themen in Data Science
- COMP 484 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
- COMP 485 SAS-zertifizierter Datenwissenschaftler
*Zeigt den erforderlichen Kurs an.
^Kann für Graduiertenkurse angerechnet werden.
Hinweis: Studierende, die einen Kurs belegen möchten, der von einer anderen Spezialisierung angeboten wird, können dies bei ihrem Betreuer beantragen, indem sie die Relevanz des Zusatzes im Rahmen ihrer beruflichen Laufbahn, ihres beabsichtigten Projekts und / oder persönlichen Interesses begründen. Für eine Vertiefungsrichtung können maximal 2 Lehrveranstaltungen aus anderen Bereichen beantragt werden.
Admissions
Studiengebühren für das Programm
Stipendien und Finanzierung
Über die Schule
Fragen
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