數(shù)據(jù)科學(xué)碩士Master of Data Science是杜倫大學(xué)研究生申請(qǐng)的熱門專業(yè),下面由美英港新教育重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)科學(xué)碩士研究生的課程設(shè)置、培養(yǎng)目標(biāo)、申請(qǐng)要求及學(xué)費(fèi)。
培養(yǎng)目標(biāo)
杜倫大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè):數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用已經(jīng)勢(shì)不可擋。此前,DA一直是數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)領(lǐng)域人才的研究方向,但新技術(shù)的出現(xiàn)和算力的發(fā)展使得非專業(yè)人士也有能力學(xué)習(xí)如何處理、分析復(fù)雜數(shù)據(jù)。對(duì)于他們來說,在已有專業(yè)基礎(chǔ)上增加數(shù)據(jù)科學(xué)專長(zhǎng),可以使自己競(jìng)爭(zhēng)力大增。該專業(yè)能夠幫助學(xué)生發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)復(fù)雜性、先進(jìn)性和系統(tǒng)性的理解,包括與科學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)來源,以及相關(guān)的分析技術(shù)等;使學(xué)生能批判性地學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)知識(shí),并將其應(yīng)用于實(shí)際情況。該專業(yè)有6個(gè)分支,具體如下:1、MasterofDataScience數(shù)據(jù)科學(xué)碩士;2、MasterofDataScience(DigitalHumanities)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(數(shù)字人文);3、MasterofDataScience(Health)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(健康);4、MasterofDataScience(SocialAnalytics)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(社會(huì)分析);5、MasterofDataScience(Biosciences)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(生物科學(xué));6、MasterofDataScience(EarthScience)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(地球科學(xué))
主要課程
入學(xué)要求
序號(hào)
課程介紹
Curriculum
1
計(jì)算機(jī)科學(xué)概論
Introduction to Computer Science
2
數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論
Introduction to Statistics for Data Science
3
數(shù)據(jù)分析中的倫理和偏見
Ethics and Bias in Data Analytics
4
機(jī)器學(xué)習(xí)
Machine Learning
5
數(shù)據(jù)科學(xué)編程
Programming for Data Science
6
戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)力
Strategic Leadership
7
數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)導(dǎo)論
Introduction to Mathematics for Data Science
8
研究項(xiàng)目
Research Project
9
文本挖掘和語(yǔ)言分析
Text Mining and Language Analytics
10
數(shù)據(jù)探索、可視化和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
Data Exploration, Visualization, and Unsupervised Learning
要求:需取得一等或二等榮譽(yù)學(xué)位或/等學(xué)位;托福102/雅思7.0(小分6.0);轉(zhuǎn)專業(yè)學(xué)生可申請(qǐng),對(duì)數(shù)學(xué)能力基本無要求,并歡迎藝術(shù)、人文和社會(huì)科學(xué)的同學(xué)申請(qǐng);
學(xué)制:1年;
學(xué)費(fèi):尚未最終確定;
申請(qǐng)截止日期:沒有明確截止時(shí)間
幾何留學(xué)APP
2403個(gè)學(xué)校
10310個(gè)專業(yè)
3122個(gè)錄取案例
8697份錄取報(bào)告