Open University

BSc (Honours) in Data Science

Knowledge and understanding

On completion of this degree, you will have knowledge and understanding of:

• A range of simple and more advanced methods for analyzing statistical data (including medical applications data, time series data, and multivariate data), working with statistical models, and carrying out statistical inference (including in particular methods for linear and generalized linear models, and Bayesian methods)
• Calculus, differential equations, linear algebra, multivariable calculus, and vector calculus
• The fundamental principles, concepts, and techniques underlying computing and IT, and the range of models used to support the analysis and design of computing and IT systems
• The range of situations in which computing and IT systems are used in data science and the possibilities and limitations of such systems
• Machine learning and artificial intelligence
• The ethical and legal issues associated with data science
• A selection (depending on your options) of advanced topics including advanced data management and analysis, graph theory, network analysis, mathematical methods, applied probability, mathematical statistics, and interactive design.

Cognitive skills

On completion of this degree, you will be able to:

• Use your judgement in applying and selecting a wide range of mathematics and statistics tools and techniques to solve real-world problems
• Construct appropriate mathematical and statistical models and draw justifiable inferences in qualitative and quantitative problem-solving skills
• Reason with abstract concepts
• Apply and critically evaluate key computing and IT concepts in a range of contexts
• Select and apply appropriate techniques and tools for abstracting, modelling, problem-solving, designing and testing computing and IT systems, and be aware of the limitations involved.

Practical and professional skills

On completion of this degree, you will be able to:

• De is an independent learner, able to acquire further knowledge with minimal guidance or support
• Use appropriate professional tools, including programming languages, to support your work
• Apply mathematical, statistical and computational concepts, principles and methods
• Analyse and evaluate problems and plan strategies for their solution
• Analyse, design, evaluate and/or test models and systems, using appropriate simulation and modelling tools as appropriate
• Identify and address the ethical, social and legal issues that may arise during the development and use of computing and IT systems.

Key skills

On completion of this degree, you will be able to demonstrate the following skills:

• Communicate information, arguments, ideas and issues clearly and in appropriate ways, bearing in mind the audience for and the purpose of the communication
• Find, assess and apply information from a variety of sources, using information technology where appropriate
• Select, and use accurately, appropriate numerical and analytical techniques to solve problems
• Prepare mathematical, statistical and computational content for a range of purposes, which may include writing for both specialist and non-specialist audiences
• Recognise and understand a range of technological and practical problems and select suitable techniques for solving them.

This degree has three stages, each comprising 120 credits.

• In Stage 1, you’ll study four 30-credit modules.
• In Stage 2, you’ll study four 30-credit modules.
• En la Etapa 3 , estudiarás dos módulos de 30 créditos y elegirás dos módulos de opción de 30 créditos.

Stage 1 (120 credits)

Estudiarás los cuatro siguientes:

• Introducción a las estadísticas (M140)
• Introducción a la Computación y Tecnologías de la Información 1 (TM111)
• Essential Mathematics 1 (MST124)
• Introducción a la Computación y Tecnologías de la Información 2 (TM112)

Stage 2 (120 credits)

Estudiarás los cuatro siguientes:

• Análisis de datos (M248)
• Algoritmos, estructuras de datos y computabilidad (M269)
• Mathematical Methods (MST224)
• Estadística práctica moderna (M249)

Stage 3 (120 credits)

You'll study both of the following:

• Modelado estadístico aplicado (M348)
• Aprendizaje automático e inteligencia artificial (TM358)

Además, podrá elegir dos de las siguientes opciones:

• Aplicaciones de probabilidad (M343)
• Computational Applied Mathematics (MST374)
• Gestión y análisis de datos (TM351)
• Gráficos, juegos y diseños (MST368)
• Diseño de interacción y experiencia de usuario (TM356)
• Estadística Matemática (M347)

Assessment

Our assessments are all designed to reinforce your learning and help you show your understanding of the topics. The mix of assessment methods will vary between modules.

Computer-Marked Assignments

• Usually, a series of online, multiple-choice questions.

Tutor-Marked Assignments

• You’ll have a number of these throughout each module, each with a submission deadline.
• They can be made up of essays, questions, experiments or something else to test your understanding of what you have learned.
• Your tutor will mark and return them to you with detailed feedback.

End-of-Module Assessments

• The final, marked piece of work on most modules.
• Modules with an end-of-module assessment won’t usually have an exam.

Exams

• Some modules end with an exam. You’ll be given time to revise and prepare.
• You’ll be given your exam date at least 5 months in advance.
• Most exams take place remotely, and you will complete them at home or an alternative location.
• If a module requires you to take a face-to-face exam, this will be made clear in the module description, and you will be required to take your exam in person at one of our exam centres.

Habilidades para el desarrollo profesional

La capacidad de analizar conjuntos de datos complejos es una habilidad muy solicitada en el ámbito laboral moderno. El título te proporcionará conocimientos de análisis y modelado de datos, provenientes de la estadística, las matemáticas aplicadas y la informática. Además, desarrollarás importantes habilidades transferibles, como la comunicación, la gestión del tiempo y la resolución de problemas.

Relevancia profesional

Los científicos de datos son muy solicitados en prácticamente todos los ámbitos laborales. El uso de la ciencia de datos en redes sociales, comercio electrónico y administración pública ha revolucionado la economía digital, y empleadores, tanto del sector público como del privado, contratan científicos de datos para identificar y resolver problemas empresariales complejos. Los científicos de datos son fundamentales para la toma de decisiones estratégicas y operativas. Son necesarios en todas las áreas laborales, como inteligencia empresarial, administración, biología, economía, educación, ingeniería, estudios ambientales, finanzas, administración pública, logística, medicina, meteorología, investigación de mercados, deportes y empresas multinacionales.

Con nuestro enfoque único de aprendizaje a distancia, puedes estudiar desde casa, el trabajo o mientras viajas.

Tendrás algunas fechas límite de evaluación que cumplir, pero por lo demás, serás libre de estudiar en los momentos que te convengan, adaptando tu aprendizaje al trabajo, la familia y la vida social.

Para cada uno de sus módulos, utilizará solo recursos en línea o una combinación de materiales en línea e impresos.

Cada módulo que estudies tendrá un sitio web del módulo con

• Un planificador de estudios semana a semana que te ofrece una guía paso a paso a través de tus estudios.
• Materiales del curso como lecturas, vídeos, grabaciones y actividades de autoevaluación.
• Foros de módulos para debates y actividades colaborativas con otros estudiantes
• Detalles de cada tarea y sus fechas de entrega
• Un sistema de reserva de tutorías, salas de tutorías en línea y los datos de contacto de su tutor.
• Versiones en línea de algunos materiales y recursos del módulo impreso.