入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
9月 | 1年 | £33,500/年 |
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 |
High 2:1榮譽學(xué)位或同等學(xué)歷。
擁有大量數(shù)學(xué)知識的本科學(xué)位,包括概率和統(tǒng)計,微積分或數(shù)學(xué)分析,以及線性代數(shù)。
在你的申請中,你應(yīng)該表現(xiàn)出在以下三個方面的才能、知識和/或興趣:數(shù)據(jù)分析和/或統(tǒng)計;計算科目;途徑特定要求。這些可以通過本科和高中階段的課程單元或職業(yè)經(jīng)歷來證明。
曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)(數(shù)學(xué))理學(xué)碩士提供核心數(shù)據(jù)科學(xué)技能的培訓(xùn),嵌入途徑提供的學(xué)科背景中,您將發(fā)展:計算技能;數(shù)據(jù)分析技能;數(shù)據(jù)管理技能和知識;項目設(shè)計技能。這一創(chuàng)新的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程為來自廣泛學(xué)科的畢業(yè)生提供了發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)技能的機會。我們的目標是幫助您發(fā)展成為一名敏捷、熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家,擅長在各種環(huán)境中工作,并能夠迎接跨學(xué)科團隊合作的挑戰(zhàn)和回報。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)1:統(tǒng)計基礎(chǔ) | Statistics and Machine Learning 1: Statistical Foundations |
2 | 統(tǒng)計與機器學(xué)習(xí)2:人工智能,復(fù)雜數(shù)據(jù),計算密集型統(tǒng)計 | Statistics & Machine Learning 2: AI, Complex Data, Computationally Intensive Statistics |
3 | 了解數(shù)據(jù)庫 | 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 | 擴展研究計劃 | Extended Research Project |
7 | 商業(yè)分析用Python編程 | Programming in Python for Business Analytics |
8 | 計算和復(fù)雜性 | Computation and Complexity |
9 | 不確定度量化導(dǎo)論 | Introduction to Uncertainty Quantification |
10 | 高級不確定度量化 | Advanced Uncertainty Quantification |
11 | 非參數(shù)回歸線性模型 | Linear Models with Nonparametric Regression |
12 | 金融中的時間序列分析與預(yù)測 | Time Series Analysis and Forecasting in Finance |
13 | 廣義線性模型與生存分析 | Generalised Linear Models and Survival Analysis |
14 | 多變量統(tǒng)計 | Multivariate Statistics |
15 | 縱向數(shù)據(jù)分析 | Longitudinal Data Analysis |
16 | 金融中的隨機建模 | Stochastic Modelling in Finance |
17 | 隨機控制及其在金融中的應(yīng)用 | Stochastic Control with Applications to Finance |
18 | 數(shù)字規(guī)劃-決策支持系統(tǒng) | Digital Planning - Decision Support Systems |
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