MSc Data Science and Analytics
所属信息
基本信息
项目时长
1.5年学费估算
325500（总学费）申请截止日期
-
秋季
-
常规
4.3
-
其他
申请信息
TOEFL要求
80.00
IELTS要求
6.00
工作经验要求
官网没有明确说明
Prerequisite
数学、统计学、计算机科学、信息技术、工程学、科学或其他相关专业的荣誉学士学位。持有其他学科学士学位并具有数学或信息技术背景的申请者也会被考虑。A Bachelor’s degree with Honours in mathematics, statistics, computer science, IT, engineering, science or another relevant subject. Applicants with a Bachelor’s degree in another discipline and an adequate background in mathematics or IT will also be considered.
适宜学生
在当今的大数据时代，从社交网络到金融等各个社会和行业领域每天都会产生大量的数据集。从如此空前庞大的数据中提取和分析信息是一项挑战。要从这些数据中创造价值，就必须将数学、统计学和计算机科学的技术结合起来。本课程培养的毕业生具备数学、统计学和计算机科学等核心学科的专业知识。它培养学生的分析和批判性思维以及解决问题的能力。这样，毕业生就能在金融和信息技术等各行各业从事数据分析师的工作。
特点
1 - 高级高维数据分析 - Advanced High Dimensional Data Analysis
2 - 大数据计算 - Big Data Computing
3 - 数据结构和数据库系统 - Data Structures and Database Systems
4 - 深度学习 - Deep Learning
5 - 优化方法 - Optimisation Methods
6 - 数据科学原理 - Principles of Data Science
7 - 高级数据分析 - Advanced Data Analytics
8 - 高级运筹学方法 - Advanced Operations Research Methods
9 - 高频交易高级专题 - Advanced Topics in High Frequency Trading
10 - 应用线性模型 - Applied Linear Models
11 - 人工智能概念 - Artificial Intelligence Concepts
12 - 决策分析 - Decision Analysis
13 - 预测和应用时间序列分析 - Forecasting and Applied Time Series Analysis
14 - 图形与网络 - Graphs and Networks
15 - 投资科学 - Investment Science
16 - 损失模型与风险分析 - Loss Models and Risk Analysis
17 - 科技数学建模 - Mathematical Modelling for Science and Technology
18 - 多标准优化 - Multi‐criteria Optimisation
19 - 运筹学方法 - Operations Research Methods
20 - 最优控制与管理科学应用 - Optimal Control with Management Science Applications
21 - 概率与随机模型 - Probability and Stochastic Models
22 - 数据科学量子计算 - Quantum Computing for Data Science
23 - 科学计算 - Scientific Computing
24 - 模拟与风险分析 - Simulation and Risk Analysis
25 - 统计数据挖掘 - Statistical Data Mining
26 - 统计推断 - Statistical Inference
2 - 大数据计算 - Big Data Computing
3 - 数据结构和数据库系统 - Data Structures and Database Systems
4 - 深度学习 - Deep Learning
5 - 优化方法 - Optimisation Methods
6 - 数据科学原理 - Principles of Data Science
7 - 高级数据分析 - Advanced Data Analytics
8 - 高级运筹学方法 - Advanced Operations Research Methods
9 - 高频交易高级专题 - Advanced Topics in High Frequency Trading
10 - 应用线性模型 - Applied Linear Models
11 - 人工智能概念 - Artificial Intelligence Concepts
12 - 决策分析 - Decision Analysis
13 - 预测和应用时间序列分析 - Forecasting and Applied Time Series Analysis
14 - 图形与网络 - Graphs and Networks
15 - 投资科学 - Investment Science
16 - 损失模型与风险分析 - Loss Models and Risk Analysis
17 - 科技数学建模 - Mathematical Modelling for Science and Technology
18 - 多标准优化 - Multi‐criteria Optimisation
19 - 运筹学方法 - Operations Research Methods
20 - 最优控制与管理科学应用 - Optimal Control with Management Science Applications
21 - 概率与随机模型 - Probability and Stochastic Models
22 - 数据科学量子计算 - Quantum Computing for Data Science
23 - 科学计算 - Scientific Computing
24 - 模拟与风险分析 - Simulation and Risk Analysis
25 - 统计数据挖掘 - Statistical Data Mining
26 - 统计推断 - Statistical Inference
