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數(shù)據(jù)科學(xué)（商業(yè)與管理）理學(xué)碩士

MSc Data Science (Business and Management)

所屬學(xué)院：社會(huì)科學(xué)學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

27 QS 2025 23 TIMES 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1年	￡33,500/年

申請(qǐng)時(shí)間

2025Fall

2024-10-10 開放時(shí)間

2024-12-07 Round1

2025Fall Round1 開始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2024-12-07 申請(qǐng)已結(jié)束

2025-03-02 Round2

2025Fall Round2 開始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-03-02 距申請(qǐng)截止還剩70天

2025-05-04 Round3

2025Fall Round3 開始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-05-04 距申請(qǐng)截止還剩133天

2025-07-01 Round4

2025Fall Round4 開始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-07-01 距申請(qǐng)截止還剩191天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.manchester.ac.uk/study/masters/courses/list/11426/msc-data-science-business-and-management/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	7	L:6.5 \| R:6.5 \| W:6.5 \| S:6.5
托福	100	L:22 \| R:22 \| W:22 \| S:22
PTE	76	L:70 \| R:70 \| W:70 \| S:70

其它要求

High 2:1榮譽(yù)學(xué)位（或海外同等學(xué)歷）

要求申請(qǐng)人持有定量或計(jì)算學(xué)科的學(xué)位，如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理科學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)、工程學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)。具有豐富的商業(yè)和管理行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)量學(xué)科榮譽(yù)學(xué)位的申請(qǐng)人也可以考慮入學(xué)。

在你的申請(qǐng)中，你應(yīng)該表現(xiàn)出在以下三個(gè)領(lǐng)域的才能、知識(shí)和/或興趣：數(shù)據(jù)分析及/或統(tǒng)計(jì)；計(jì)算對(duì)象；和途徑特定要求。這些可以通過(guò)本科階段和高中階段的課程單元或?qū)I(yè)經(jīng)驗(yàn)來(lái)證明。

培養(yǎng)目標(biāo)

曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（商業(yè)與管理）理學(xué)碩士課程為來(lái)自廣泛學(xué)科的畢業(yè)生提供了發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)技能的機(jī)會(huì)。我們的目標(biāo)是幫助您發(fā)展成為一名敏捷、熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家，擅長(zhǎng)在各種環(huán)境中工作，并能夠迎接跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作的挑戰(zhàn)和回報(bào)。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)1：統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)	Statistics and Machine Learning 1: Statistical Foundations
2	統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)2：人工智能，復(fù)雜數(shù)據(jù)，計(jì)算密集型統(tǒng)計(jì)	Statistics & Machine Learning 2: AI, Complex Data, Computationally Intensive Statistics
3	了解數(shù)據(jù)庫(kù)	Understanding Databases
4	應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)	Applying Data Science
5	理解數(shù)據(jù)及其環(huán)境	Understanding Data and their Environment
6	擴(kuò)展研究計(jì)劃	Extended Research Project
7	數(shù)學(xué)規(guī)劃與優(yōu)化	Mathematical Programming and Optimisation
8	人力資源管理：戰(zhàn)略與實(shí)踐	HRM: Strategy and Practice
9	知識(shí)管理與數(shù)字化戰(zhàn)略	Knowledge Management and Digital Strategy
10	商業(yè)分析用Python編程	Programming in Python for Business Analytics
11	模擬與風(fēng)險(xiǎn)分析	Simulation & Risk Analysis
12	工作關(guān)系	Relationships at Work
13	隱私、保密和披露控制	Privacy, Confidentiality and Disclosure Control
14	業(yè)務(wù)創(chuàng)建和發(fā)展	Business Creation and Development
15	培養(yǎng)有進(jìn)取心的個(gè)人	Developing Enterprising Individuals