五六年前Data Science還是個(gè)小眾專(zhuān)業(yè),申請(qǐng)者很多是主申Management Information Systems、Computer Science、Statistics順便申請(qǐng)一下Data Science,覺(jué)得是個(gè)比較水的新專(zhuān)業(yè)。近幾年,Data Science已經(jīng)成為競(jìng)爭(zhēng)最激烈的專(zhuān)業(yè)之一,主要是學(xué)校選擇少,申請(qǐng)人數(shù)多。
目前英國(guó)高校已經(jīng)開(kāi)設(shè)多個(gè)和大數(shù)據(jù)相關(guān)的專(zhuān)業(yè)碩士,包括 Big Data、Data Analytics、Data Science等。
杜倫通知今年會(huì)新開(kāi)一系列數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè),預(yù)計(jì)有六個(gè)分支,分別是:
Master of Data Science
Master of Data Science (Digital Humanities)
Master of Data Science (Health)
Master of Data Science (Social Analytics)
Master of Data Science (Biosciences)
Master of Data Science (Earth Science)
基本情況
項(xiàng)目名稱(chēng):Master of Data Science
學(xué)習(xí)模式:Part time+Full time
項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng):1年
專(zhuān)業(yè)介紹
該項(xiàng)目深入系統(tǒng)地了解數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,包括與科學(xué)相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)源,以及適當(dāng)?shù)姆治黾夹g(shù)。使學(xué)生能夠批判性地復(fù)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)并將其應(yīng)用于實(shí)際情況,通過(guò)該領(lǐng)域的前沿研究和實(shí)踐,培養(yǎng)對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題的批判性認(rèn)識(shí)。
發(fā)展對(duì)現(xiàn)有研究和學(xué)術(shù)的概念性理解,以便確定數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐的新方法或修訂方法。在應(yīng)用知識(shí)的過(guò)程中培養(yǎng)創(chuàng)造力,同時(shí)對(duì)如何使用先進(jìn)的研究和調(diào)查技術(shù)來(lái)開(kāi)發(fā)和解釋數(shù)據(jù)科學(xué)中的知識(shí)有實(shí)際的了解。
培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行研究的能力,這些問(wèn)題需要熟悉一系列數(shù)據(jù)、研究來(lái)源、適當(dāng)?shù)姆椒ê蛡惱韱?wèn)題。培養(yǎng)先進(jìn)的概念能力和分析能力,以評(píng)估已發(fā)表研究的嚴(yán)謹(jǐn)性和有效性,并評(píng)估其與新情況的相關(guān)性。運(yùn)用多種媒體,提高口頭和書(shū)面有效溝通的能力。
課程設(shè)置
核心課程:
計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論Introduction to Computer Science
數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論Introduction to Statistics for Data Science
數(shù)據(jù)分析中的倫理與偏見(jiàn)Ethics and Bias in Data Analytics
機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning
數(shù)據(jù)科學(xué)程序設(shè)計(jì)Programming for Data Science
戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)Strategic Leadership
數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)導(dǎo)論Introduction to Mathematics for Data Science
研究項(xiàng)目(60學(xué)分)Research Project (60 credits)
可選課程:
文本挖掘與語(yǔ)言分析Text Mining and Language Analytics
數(shù)據(jù)探索、可視化和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)Data Exploration, Visualization, and Unsupervised Learning
申請(qǐng)要求
①不限專(zhuān)業(yè)背景,對(duì)數(shù)學(xué)能力基本無(wú)要求,并歡迎藝術(shù)、人文和社會(huì)科學(xué)的同學(xué)申請(qǐng)。
②雅思7.0;托福102
值得注意的是,該專(zhuān)業(yè)是專(zhuān)門(mén)給轉(zhuǎn)專(zhuān)業(yè)學(xué)生開(kāi)設(shè)的,Conversion課程,所以該專(zhuān)業(yè)對(duì)數(shù)學(xué)能力基本無(wú)要求,并歡迎藝術(shù)、人文和社會(huì)科學(xué)的同學(xué)申請(qǐng)。
感興趣的同學(xué),歡迎來(lái)撩。
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