Sinopsis Program
Penawaran program Sarjana Muda Sains (Analitik Data Komputasi) dengan Kepujian secara 2u2i ini adalah bagi menyahut cabaran pengajian tinggi negara, iaitu untuk menghasilkan graduan holistik, and bercirikan keusahawanan dan seimbang (Lonjakan 1, PPPM) di mana graduan yang akan dihasilkan berpadanan antara penawaran majikan berikutan kurikulum yang dibangunkan adalah berdasarkan kepada keperluan industri semasa. Inisiatif yang dibuat adalah dengan menambahbaik pengalaman pembelajaran pelajar dengan memperluas kolaborasi industri dalam merangka kurikulum dan melaksanakan program, meningkatkan pembelajaran berasaskan pengalaman dan pembelajaran berasaskan pekerjaan (WBL) untuk membangunkan kemahiran yang sesuai untuk abad ke-21, dan memanfaatkan pembangunan teknologi untuk meningkatkan pembelajaran yang disesuaikan dengan keperluan pelajar.
Objektif Pendidikan Program
-
PEO1. Kompeten dan inovatif salam menyediakan penyelesaian lestari dengan menggunakan bantuan daripada maklumat, peralatan analitik dan teknologi untuk memenuhi keperluan organisasi.
PEO1. Competent and innovative in providing sustainable solution using data analytics and technology to fulfil the needs of organisation.
-
PEO2. Melengkapkan diri dan menyumbangkan ilmi secara berterusan kepada kemajuan masyarakat dan negara.
PEO2. Continuously self-updating and contributing knowledge to the betterment of society.
-
PEO3. Berpengaruh dalam organisasi dan mempraktikkan etika dan professionalisma.
PEO3. Contribute as key member in any organisation and practice high ethics and professionallism.
Syarat Khusus Kemasukan Program
Lepasan STPM | Mendapat sekurang-kurangnya Gred C (2.00) pada peringkat STPM dalam mata pelajaran berikut : •Mathematics T/MathematicsM DAN Mendapat sekurang-kurangnya Tahap 2/2.0 (Band 2/Band 2.0) dalam Malaysian University English Test (MUET) DAN Calon TIDAK mempunyai ketidakupayaan anggota yang menyukarkan kerja amali. |
Lepasan Matrikulasi | Mendapat sekurang- kurangnya Gred C (2.00) pada peringkat Matrikulasi dalam mata pelajaran berikut: •Mathematics; DAN Mendapatsekurang- kurangnya Tahap 2/2.0 (Band 2/Band 2.0) dalam Malaysian University English Test (MUET) DAN Calon TIDAK mempunyai ketidakupayaan anggota yang menyukarkan kerja amali. |
Lepasan Diploma | Memiliki kelayakan Diploma berkaitan atau kelulusan lain dengan mendapat sekurang-kurangnya Purata Matanilai Himpunan (CPA/PNGK) 2.50 dari Universiti Awam (UA) atau Politeknik atau kelulusan yang diiktiraf setaraf denganya oleh Kerajaan Malaysia dan diluluskan oleh Senat Universiti. Kelompok Diploma untuk Program Sarjana Muda Sains (Statistik Industri) dengan Kepujian : ·Diploma Sains ·Diploma Statistik ·Diploma Sains Aktuari ·Diploma Sains Gunaan ATAU Calon yang tidak memenuhi syarat CPA/PNGK 2.50 tetapi mempunyai pengalaman bekerja sekurang-kurangnya 2 tahun dalam bidang berkaitan boleh dipertimbangkan DAN Mendapat sekurang-kurangnya Tahap 2/2.0 (Band 2/Band 2.0) dalam Malaysian University English Test (MUET) DAN Calon TIDAK mempunyai ketidakupayaan anggota yang menyukarkan kerja amali. Nota : Lepasan Diploma boleh dipertimbangkan untuk pengecualiankredit mengikut kelulusan mata pelajaran |
Hasil Pembelajaran Program
PLO 1. Menunjukkan pengetahuan dan kemahiran teknikal dalam sains komputer dan pemodelan statistik untuk penyelesaian masalah intensif data dan penemuan saintifik yang mempunyai kaitan dengan analitik data.PLO1. Demonstrate technical knowledge and skills in both computer science and statistical modeling for data-intensive problem solving and scientific discovery that has relation to data analytics.
PLO 2. Menerapkan kemahiran penilaian kritis, analitis dan skil penilaian sistematik untuk merancang dan melaksanakan penyelesaian yang cekap dan berdasarkan data untuk menyelesaikan masalah dunia nyata.PLO2. Apply critical, analytical and systematic evaluation skills to design and implement efficient, data-driven solutions to real-world problems.PLO 3. Melakukan kemahiran praktikal dan teknikal dalam bidang Analitik Data Komputasi seperti demonstrasi, penerapan kaedah analitik data moden ke satu atau lebih domain aplikasi.
PLO3. Perform practical and technical skills in the field of Computational Data Analytics such as demonstration, application of modern data analytics methods to one or more domain of applications.
PLO 4. Mempamerkan hubungan yang baik, berinteraksi dengan yang lain dan bekerja dengan efektif dalam memenuhi tugas individu dan kumpulan apabila menangani isu-isu berkaitan dengan analitik data.
PLO4. Exhibits good relationships, interacts with others and works effectively in fulfilling individual and group tasks when dealing with issues related to data analytics.
PLO 5. Berkomunikasi dan menyampaikan maklumat dengan berkesan dalam bentuk tulisan dan lisan.
PLO5. Communicate and convey information effectively in both written and verbal forms.
PLO 6. Menggunakan teknologi maklumat dan media secara meluas untuk menyokong proses pembelajaran.
PLO6. Use a broad range of information and media technologies to support the learning process.
PLO 7. Menganalisis data berdasarkan kemahiran berangka dan visualisasi untuk menyokong pembuatan keputusan.
PLO7. Analyzing data based on numerical and vizualisation skill to support decision making.
PLO 8. Mengambil keputusan secara profesional, autonomi dan bertanggungjawab dalam kapasiti pengurusan dan aktiviti pembelajaran.
PLO8. Demonstrate decision-making professionally, autonomously and responsibly in managerial capacities and learning activities.
PLO 9. Meningkatkan pengetahuan secara berterusan dalam bidang analitik data dan disiplin yang berkaitan.
PLO9. Engage in continuous enhancement of knowledge in the field of data analytics and related disciplines.
PLO 10. Memulakan perancangan kendiri dalam keusahawanan.
PLO10. Initiate a plan of self-driven entrepreneurship.
PLO 11. Mengambil keputusan secara beretika dan bertindak secara profesional dalam persekitaran sosial dan profesional yang pelbagai.
PLO11. Make decision ethically and act professionally within various social and professional environments.
Struktur Kurikulum
