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數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士

MSc Data Analytics

所屬學(xué)院：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院

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

73 QS 2025 12 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	￡31860

申請(qǐng)時(shí)間

2024Fall

2023-10-01 開放時(shí)間

2023-11-30 Round1

2024Fall Round1 開始時(shí)間：2023-10-01 結(jié)束時(shí)間：2023-11-30 申請(qǐng)已結(jié)束

2024-01-15 Round2

2024Fall Round2 開始時(shí)間：2023-10-01 結(jié)束時(shí)間：2024-01-15 申請(qǐng)已結(jié)束

2024-03-15 Round3

2024Fall Round3 開始時(shí)間：2023-10-01 結(jié)束時(shí)間：2024-03-15 申請(qǐng)已結(jié)束

2024-04-30 Round4

2024Fall Round4 開始時(shí)間：2023-10-01 結(jié)束時(shí)間：2024-04-30 申請(qǐng)已結(jié)束

2024-06-15 Round5

2024Fall Round5 開始時(shí)間：2023-10-01 結(jié)束時(shí)間：2024-06-15 申請(qǐng)已結(jié)束

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.gla.ac.uk/postgraduate/taught/dataanalytics/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	單項(xiàng)6
托福	79	閱讀 13,聽力 12,口語(yǔ) 18,寫作 21
PTE	59	單項(xiàng)59

其它要求

相當(dāng)于英國(guó)二等以上榮譽(yù)學(xué)位的第一學(xué)位，通常具有實(shí)質(zhì)性的數(shù)學(xué)成分（至少相當(dāng)于格拉斯哥大學(xué)的數(shù)學(xué)一級(jí)課程和微積分和線性代數(shù)的二級(jí)課程）。

培養(yǎng)目標(biāo)

格拉斯哥大學(xué)以其卓越的研究成果和廣泛的影響力在國(guó)際上享有盛譽(yù)。這里匯聚了眾多頂尖的統(tǒng)計(jì)學(xué)專家和學(xué)者，為學(xué)生提供了一個(gè)與世界一流研究團(tuán)隊(duì)并肩作戰(zhàn)的絕佳平臺(tái)。本課程覆蓋生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)遺傳學(xué)、環(huán)境統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)方法與建模等統(tǒng)計(jì)學(xué)的多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域，旨在培養(yǎng)您的數(shù)據(jù)分析技能與學(xué)術(shù)視野，為未來(lái)的研究之路奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。格拉斯哥統(tǒng)計(jì)小組與國(guó)際領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)中心The Data Lab緊密合作，為學(xué)生提供前沿的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)和交流機(jī)會(huì)。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	概率	Probability
2	回歸模型	Regression Models
3	統(tǒng)計(jì)推斷	Statistical Inference
4	數(shù)據(jù)庫(kù)理論與分析	Database Theory And Analytics
5	R和Python 中的統(tǒng)計(jì)編程簡(jiǎn)介	Introduction To Statistical Programming In R And Python
6	高級(jí)預(yù)測(cè)模型	Advanced Predictive Models
7	貝葉斯統(tǒng)計(jì)	Bayesian Statistics
8	大數(shù)據(jù)分析	Big Data Analytics
9	數(shù)據(jù)分析技能	Data Analysis Skills
10	數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)	Data Mining And Machine Learning
11	信息可視化	Information Visualisation
12	環(huán)境統(tǒng)計(jì)	Environmental Statistics
13	空間統(tǒng)計(jì)	Spatial Statistics
14	統(tǒng)計(jì)遺傳學(xué)	Statistical Genetics
15	功能數(shù)據(jù)分析	Functional Data Analysis
16	實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)	Design Of Experiments