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  • 數(shù)據(jù)科學碩士
    MSc Data Science
    所屬學院:數(shù)學與統(tǒng)計學院
    申請難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費水平:高
    132 QS 2025 11 TIMES 2023

    項目簡介

    入學時間 項目時長 項目學費
    秋季 1年 £29150

    申請時間

    2024Fall
  • 2023-9 開放時間
  • 招滿即止 Round1
    2024Fall Round1 開始時間:2023-9 結束時間:招滿即止 距申請截止還剩-20079天
  • 項目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 單項6.0
    托福 87 L-19, R-19, W-22, S-19 接受My Best Scores

    其它要求

    任何學科的 2:1 榮譽學位(英國或同等學歷),前提是申請人具有一定的編程經(jīng)驗,并且接觸過統(tǒng)計或數(shù)學建模等定量方法。歡迎擁有任何學科 2:2 榮譽學位(英國或同等學歷)以及相關經(jīng)驗的申請人申請,我們將根據(jù)具體情況進行考慮。

    學生已成功完成課程,獲得計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、工程、物理、生命科學、經(jīng)濟學、金融學、語言學等領域的本科學位。

    培養(yǎng)目標

    從商業(yè)和金融、健康和醫(yī)學,到基礎設施或教育,數(shù)據(jù)科學在現(xiàn)代世界的各個方面都發(fā)揮著至關重要的作用。我們的理學碩士課程將確保學生擁有先進的技能、知識和經(jīng)驗,以實現(xiàn)學生的職業(yè)抱負。在蘭卡斯特攻讀數(shù)據(jù)科學碩士學位,將為學生提供完善的環(huán)境,以發(fā)展該學科的專業(yè)知識。學生的學習將建立在基礎上,我們的專業(yè)途徑將讓學生實踐和提高技術技能,同時獲得專業(yè)知識,將支持和推進學生的職業(yè)抱負。在這一年中,學生將探索五個核心數(shù)據(jù)科學模塊。學生可以根據(jù)學生的背景和興趣選擇兩個專業(yè):計算統(tǒng)計推斷在選擇這些路徑之一時,學生將獲得對一系列令人興奮的、高級的特定于路徑的模塊的訪問權。這些模塊將允許學生增強對數(shù)據(jù)科學技術的理解;或獲得數(shù)據(jù)科學應用于商業(yè)智能、生物信息學、人口健康、環(huán)境或社會研究的專業(yè)知識。我們的專業(yè)模塊將為學生提供詳細、專業(yè)的知識,并將提高學生的就業(yè)能力。這種格式意味著學生可以申請任何與數(shù)據(jù)科學相關的職業(yè),同時在許多行業(yè)為學生提供優(yōu)勢。除了這些教學模塊,學生還將有機會進行為期12周的實習,要么在行業(yè)內(nèi),要么作為學術研究項目的一部分。這將為學生提供一個絕佳的機會,將學生的技能和知識應用于現(xiàn)實世界的情況和挑戰(zhàn),讓學生獲得寶貴的專業(yè)經(jīng)驗,并顯示出對該學科的工作把握。數(shù)據(jù)的收集、解釋和評價是現(xiàn)代生活各個方面的基礎。因此,數(shù)據(jù)科學可以在廣泛的行業(yè)中發(fā)展。本課程的核心模塊將確保學生具備適當?shù)臈l件,能夠勝任任何數(shù)據(jù)角色,而學生的專業(yè)途徑將增強學生在特定行業(yè)的機會。碩士階段的學習將進一步提升學生的職業(yè)前景,為學生的職業(yè)生涯提供進一步發(fā)展的機會。我們提供就業(yè)建議,并在全年舉辦一系列活動,包括我們的年度就業(yè)展,參展商有興趣為計算機科學專業(yè)的學生和畢業(yè)生提供職位和空缺。學生可以與NetworkRail、Oracle、JohnsonandJohnson等企業(yè)面對面交流,也可以與眾多中小企業(yè)進行交流。

    主要課程

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 數(shù)據(jù)挖掘 Data Mining
    2 數(shù)據(jù)科學基礎 Data Science Fundamentals
    3 可能性推理 Likelihood Inference
    4 廣義線性模型 Generalised Linear Models
    5 數(shù)據(jù)科學碩士學位論文 MSc Data Science Dissertation
    6 統(tǒng)計推斷 Statistical Inference
    7 統(tǒng)計方法及模型 Statistical Methods and Modelling
    8 分布式人工智能 Distributed Artificial Intelligence
    9 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構建 Building Big Data Systems
    10 應用數(shù)據(jù)挖掘 Applied Data Mining

    預約咨詢

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