Bacharel em Ciência da Computação (Trilha de Ciência de Dados)

A ciência da computação é o estudo de como automatizar a resolução de problemas com computadores. Na era da Internet, os computadores são usados em quase todas as facetas da vida, e os programadores devem entender as capacidades técnicas dos computadores e os requisitos tecnológicos para domínios de problemas. O programa de ciência da computação da Moravian cria um ambiente para os alunos aprenderem desenvolvimento de software em equipes para clientes do mundo real e oferece aos alunos oportunidades de experiência prática com tecnologia.

Missão

O programa de ciência da computação prepara os indivíduos para a entrada em profissões técnicas, onde podem contribuir para soluções de software em nível de produção e continuar aprendendo e se adaptando a novas tecnologias.

Metas

• Capacidade de programação - Os alunos demonstrarão a capacidade de traduzir a especificação de um programa em uma solução funcional, eficiente e legível.
• Especificação e Design do Programa - Os alunos demonstrarão a capacidade de escrever especificações para um projeto com base na entrada do cliente e criar um design geral para um projeto que utilize padrões de arquitetura e software padrão.
• Comunicação em Equipe - Os alunos demonstrarão a capacidade de se comunicar oralmente e por escrito com membros de uma equipe de software, incluindo clientes, outros desenvolvedores de software e gerentes.

A ciência da computação oferece uma trilha geral e uma trilha de ciência de dados. CSCI 120, 121, 265, 244, 234 e 334 são necessários para qualquer faixa. A faixa geral inclui requisitos adicionais em ciência da computação, bem como MATH 106/166 ou MATH 170 como um co-requisito. A trilha de ciência de dados inclui requisitos adicionais em matemática, bem como cursos em aplicações e ética.

Trilha geral:

Cursos obrigatórios da trilha geral

• CSCI 120 Introdução à Ciência da Computação
• CSCI 121 Desenvolvimento de Software Intermediário, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 120
• CSCI 140 Estruturas Discretas para Ciência da Computação ou MATH 212 Estruturas Matemáticas Discretas e Prova. Os alunos que concluírem MATH 212 não poderão ganhar crédito para CSCI 140 posteriormente.
• CSCI 265 Database Systems, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 120
• CSCI 220.2 Introdução ao DevOps, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 120
• CSCI 244 Advanced Software Development, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 121
• CSCI 234 Introdução à Engenharia de Software, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 244
• CSCI 243.2 Preparando-se para uma carreira de computação, pré-requisito: CSCI 120 e classificação júnior
• CSCI 334 Projeto e Implementação do Sistema (WI), pré-requisito: CSCI 234

Eletivas da trilha geral

Os alunos devem completar três unidades de cursos eletivos adicionais numerados 210-299 ou 310-399, com pelo menos dois cursos numerados 310-399. Os alunos podem contar no máximo uma unidade de estágio para essas três unidades. Os alunos podem contar um dos Métodos Matemáticos MATH 230 em Pesquisa Operacional ou Análise Numérica MATH 258 como uma eletiva de nível 200 no curso principal.

Co-requisitos da trilha geral

MATH 170 Cálculo 1 (ou MATH 106 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 1 e MATH 166 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 2)

Curso de Ciência de Dados:

Cursos obrigatórios da trilha de ciência de dados

• CSCI 120 Introdução à Ciência da Computação
• CSCI 121 Desenvolvimento de Software Intermediário, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 120
• CSCI 265 Database Systems, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 120
• CSCI 244 Advanced Software Development, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 121
• CSCI 234 Introdução à Engenharia de Software, pré-requisito: C- ou superior em CSCI 244
• CSCI 243.2 Preparando-se para uma carreira de computação, pré-requisito: CSCI 120 e classificação júnior
• CSCI 334 Projeto e Implementação do Sistema (WI), pré-requisito: CSCI 234
• Matemática 231 Estatística Matemática 1
• Matemática 337 Estatística Matemática 2

Co-requisitos de ciência de dados

• MATH 170 Cálculo 1 (ou MATH 106 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 1 e MATH 166 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 2)
• MATH 171 Cálculo 2 (ou MATH 106 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 1 e MATH 166 Geometria Analítica e Cálculo I com Revisão, Parte 2)

Um curso de ética:

• NURS 360 Dilemas Éticos na Saúde
• PHIL 222 Ética
• PHIL 224 Ética Aplicada
• PHIL 251 Filosofia da Tecnologia
• PHIL 257 Bioética e Justiça Social
• PHIL 259 Ética Médica
• PHIL 281 Tópicos em Ética
• PHIL 355 Meta-Ética
• Outros cursos de ética, a serem aprovados pelo orientador do aluno, podem ser aplicados

Recomendamos que os alunos deste programa concluam o módulo sobre conduta responsável em pesquisa no treinamento do CITI (disponível gratuitamente para professores e funcionários) e relatem a conclusão desse treinamento ao orientador. Os alunos podem entrar em contato com o Comitê IRB para acesso a este software.

Um curso em aplicações:

• HLTP 230 Epidemiologia
• MGMT 311 Marketing Research (pré-requisito: MGMT 251; mais Matemática 107, Matemática 231 ou ECON156)
• BIOL 363 Genomics (pré-requisitos: BIOL 210 e permissão do instrutor)
• ECON 256 Applied Econometrics (pré-requisitos: um curso de estatística e ECON 152, recomendado como M4 para estudantes de ciência de dados)
• Honras, Estudos Independentes e outros cursos de aplicação podem ser aplicados; consulte o consultor

Um curso adicional de nível 300 em matemática ou da lista de aplicativos ou um dos seguintes cursos do programa Master of Science in Predictive Analytics (MS-PA):

• MGMT 555, Métodos de Pesquisa de Negócios
• MGMT 556, Análise de decisão

Com a permissão do diretor do programa MSDA, os alunos podem se inscrever em cursos adicionais no MSDA

Os alunos que concluírem este programa terão "Ciência de Dados" listado em seu histórico escolar, em "concentração". Eles não são elegíveis para o menor de informática. Os alunos podem, no entanto, contar Matemática 170 e 171, mas não Matemática 231 e 337, para o menor de matemática, pois esses dois últimos cursos são obrigatórios no curso principal.

O Menor em Ciência da Computação

O menor em ciência da computação consiste em CSCI 120, CSCI 121 e três outras unidades curriculares CSCI numeradas acima de 110. Um dos seguintes cursos pode, com o consentimento do departamento, ser contado para o menor de ciência da computação: MATH 230, MATH 258, MATH 231; FIL 211. Com o consentimento do departamento, um curso com conteúdo significativo de computação de outro programa pode ser contado como uma das três unidades curriculares eletivas para o menor de ciência da computação.

O Menor em Informática

Informática é a aplicação de habilidades de computação, métodos estatísticos e conhecimento de domínio para obter e analisar dados para tomar decisões sobre organizações e sociedade.

O minor em informática é composto por cinco cursos: CSCI 120​; CSCI 265​; um curso de raciocínio estatístico (MATH 107​, HLTP 189​, ECON 156​ ou MATH 231​); um curso de ética (NURS 360​, IDIS 215, ou um curso PHIL com “Ethics” no título​); e um curso de aplicações (HLTP 230​, MGMT 311​, BIOL 363,​ ECON 256​). Outros cursos de raciocínio estatístico, ética ou aplicações podem ser aceitos com a aprovação do diretor do programa.

O Major Interdepartamental em Ciência da Computação

Os seis cursos que compõem o Conjunto I da especialização interdepartamental em ciência da computação incluem CSCI 120, CSCI 121 e quatro outros cursos CSCI numerados acima de 110, pelo menos um dos quais deve ser numerado 310-380 ou 390-399. As disciplinas complementares de informática e as seis disciplinas do Conjunto II são selecionadas pelo aluno com a aprovação do orientador.

Após a conclusão da licenciatura em informática, o aluno com sucesso será capaz de:

1. Implementar uma solução para um problema utilizando técnicas de programação adequadas.
   • Competências e Literacias, Conhecimento
2. Criar um projeto para um sistema de software usando princípios e padrões de projeto adequados.
   • Competências e Literacias, Questionamento Crítico, Criar e Envolver
3. Utilizar ferramentas de processo e colaborativas adequadas para contribuir para um projeto de software.
   • Perspectivas, questionamento crítico, criação e envolvimento
4. Avaliar e aprender novas tecnologias de forma autónoma.
   • Perspetivas, Questionamento Crítico