Наука о данных со специализацией в области компьютерных наук

Data Science объединяет вычислительные и статистические навыки для решения проблем на основе данных. Эта быстро расширяющаяся область включает в себя машинное обучение, глубокое обучение, крупномасштабный анализ данных и имеет приложения в электронной коммерции, поиске / поиске информации, моделировании естественного языка, финансах, биоинформатике и смежных областях в области искусственного интеллекта.

Программа включает в себя основную методологию машинного обучения и введение в статистические науки в сочетании с набором более специализированных и расширенных возможностей, охватывающих вычисления и статистическое моделирование. Проекты предлагаются как в UCL Computer Science, так и от широкого круга отраслевых партнеров.

Студенты берут модули на сумму 180 кредитов.

Программа состоит из трех обязательных модулей (45 кредитов), пяти дополнительных модулей (75 кредитов) и диссертации / отчета (60 кредитов).

Основные модули

• Прикладное машинное обучение
• Введение в машинное обучение
• Введение в статистическую науку о данных

Дополнительные модули

• Учащиеся выбирают минимум 30 кредитов и максимум 60 кредитов из следующих дополнительных модулей.
• Облачные вычисления (Биркбек)
• Машинное зрение
• Поиск информации & Data Mining
• Статистическая обработка естественного языка
• Веб-экономика
• Студенты выбирают минимум 0 кредитов и максимум 30 кредитов из этих необязательных модулей статистики.
• Статистический дизайн расследований
• Прикладные байесовские методы
• Решение & Риск
• Студенты выбирают минимум 15 кредитов и максимум 15 кредитов из этих факультативных модулей.
• контролируемое обучение
• Графические модели
• Биоинформатика
• Аффективные вычисления и взаимодействие человека с роботом
• Вычислительное моделирование для биомедицинских изображений
• Стохастические системы
• Прогнозирование

Диссертация / отчет

Все студенты предпринимают независимый исследовательский проект, который завершается диссертацией в 10 000-12 000 слов.

Преподавание и обучение

Программа поставляется через комбинацию лекций, семинаров, обсуждений в классе и надзора за проектом. Эффективность работы учащихся оценивается путем сочетания невидимого письменного экзамена, курсовой работы (большая часть которой включает программирование и / или анализ данных), практического применения и исследовательского проекта.

Минимум высшего уровня бакалавриата второго класса по количественным дисциплинам (таким как математика, информатика, инженерия, физика или статистика) из британского университета или за рубежом, квалификация эквивалентного стандарта. Знание математических методов, включая линейную алгебру и исчисление на уровне первого года обучения в университете. В зависимости от выбранных модулей учащиеся выполняют задания, содержащие элементы программирования, и полезен предыдущий опыт работы на языке программирования высокого уровня (R / matlab / python). Соответствующий профессиональный опыт также будет принят во внимание.