数据工程 

        数据工程的研究生项目提供了对这一快速增长领域的方法和技术的引人入胜而又深刻的见解。

        该专业将数据分析以及数据科学的大数据方面与数据采集、整理和管理的技术挑战相结合。

        因而提供了铺平职业生涯道路的基本要素：计算机技能以及与选定的应用领域的实践经验相搭配的数学理解。数据工程专业吸引了不同职业目标、背景和以往工作经验的学生。

        因此，该课程提供四个重点方向，使学生有机会在计算机科学、地理信息学、生物信息学以及商业与供应链工程方面进一步专研。这些方向也是为他们未来的高阶课题和硕士论文做好了准备。

        数据工程硕士学位还允许学生继续攻读博士学位，并在学术界和研究机构工作。

        通过在整个课程中组织 行业和研究机构的联系，数据工程毕业生的就业能力得以提高。 在第一学期的 数据工程当前话题研讨会 上，公司和研究小组介绍了他们感兴趣的领域。 第二、三学期的进阶项目，可以结合在研究所或公司实习。 在第二和第三学期，参与公共大数据挑战是课程的组成部分。

        今天，我们承认“数据是新的黄金“ 的同时，也”淹没在数据中，渴求信息”。然而，从现有的所有数据中获取价值，就需要在数据分析上做出改变，即我们如何看待、维护、共享和理解数据。

        数据工程是一个新兴职业，其任务是获取大量数据并从中提取见解。它正在推动下一代的技术创新和科学发现，预计这将是强烈的数据驱动。

        该课程嵌入康斯特大学的“移动性”重点领域。该重点领域研究人员、货物与信息间的流动性。尽管数据工程课程以“移动性”为中心，同时也包括来自其他两个研究重点的贡献与支持：健康(生物活性物质)与多样性(现代社会)。

        允许专业化的四个课程方向：

        这些课程方向是为探索领域内的高级项目和硕士论文做准备。

        计算机科学方向：特别是，计算机科学为学生提供了超越使用现有工具箱的技能，并开发其自己设计的创新数据分析技术。

        地理信息学方向：它向学生介绍地理信息系统技术、空间分析原理以及遥感与GPS相结合的数据挖掘。从而提供了早期接触地球科学数据及其处理的机会。

        生物信息学和生物医学数据分析方向：高通量数据的集成和基于模型的解释是生物医学和药学研究的瓶颈。而数据工程帮助学生应对这些领域的新型计算挑战。

        商业与供应链工程方向：学生可以选择商业与供应链工程方向的专业方向。大量的数据被收集作为业务流程的一部分，特别是在供应链中。在这一专业课程中，学生将专注于完整的数据分析周期，包括数据预处理、数据分析和业务流程中模型结果的部署。