入學(xué)時(shí)間 | 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
9月 | 2年 | 24000英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | 5.5 |
托福 | 78 | L:11 | R:12 | W:20 | S:17 |
PTE | 64 | L:59 | R:59 | W:59 | S:59 |
學(xué)校期待數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的畢業(yè)生提出申請(qǐng),鼓勵(lì)具有計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)和相關(guān)學(xué)科學(xué)位并具備數(shù)學(xué)和編程經(jīng)驗(yàn)的申請(qǐng)者提出申請(qǐng),成績(jī)需要達(dá)到英國(guó)榮譽(yù)理學(xué)學(xué)士2:2學(xué)位或更高水平; 申請(qǐng)者應(yīng)具有概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、線性代數(shù)、多變量微積分和優(yōu)化方面的學(xué)習(xí)背景; 如果申請(qǐng)者不是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)背景,則數(shù)學(xué)和編程成績(jī)應(yīng)達(dá)到相當(dāng)于英國(guó)60%或更高水平(通過(guò)成績(jī)單證明上述知識(shí))
從未有過(guò)如此多的數(shù)據(jù)與工具相結(jié)合,以充分利用這些數(shù)據(jù),這些工具構(gòu)成了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。在不同的領(lǐng)域和應(yīng)用中使用這些工具,對(duì)行業(yè)、社會(huì)和政策制定產(chǎn)生真正的影響,幾乎有無(wú)限的機(jī)會(huì)。 數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì),旨在全面了解該領(lǐng)域的最新進(jìn)展。該計(jì)劃涵蓋從機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能到數(shù)據(jù)可視化和預(yù)測(cè)建模的所有內(nèi)容,為您提供符合行業(yè)動(dòng)態(tài)需求的多功能技能。 完成本課程后,您將進(jìn)入一個(gè)非常搶手的工作領(lǐng)域,將您定位在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)革命的最前沿。
序號(hào) | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 統(tǒng)計(jì)機(jī)器進(jìn)修 | Statistical Machine Learning |
2 | 專業(yè)研究技能和技術(shù) | Specialist Research Skills and Techniques |
3 | 算法和計(jì)算數(shù)學(xué) | Algorithmic and Computational Mathematics |
4 | 數(shù)據(jù)理解 | Understanding Data |
5 | 概率建模 | Probabilistic Modelling |
6 | 數(shù)據(jù)科學(xué)編程 | Data Science Programming |
7 | 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | Artificial Neural Networks |
8 | 網(wǎng)絡(luò)學(xué) | Network Science |
9 | 研究項(xiàng)目 | Research Project |
10 | 專業(yè)實(shí)習(xí) | Professional Practice |
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