Фотогалерея
Наука о данных объединяет вычислительные и статистические навыки для решения проблем, основанных на данных, что становится все более востребованным в таких областях, как маркетинг, фармацевтика, финансы и управление. Этот магистр предоставит студентам аналитические инструменты для разработки сложных технических решений с использованием современных вычислительных методов и с акцентом на строгое статистическое мышление.
Программа сочетает в себе обучение основной статистической и методологии машинного обучения, начиная с вводного уровня, с набором дополнительных модулей, охватывающих более специализированные знания в области статистических вычислений и моделирования. Студенты, выбравшие специализацию по статистике, получат один обязательный модуль и до двух дополнительных модулей по информатике, а остальные модули (включая исследовательский проект) будут в основном взяты из статистической науки UCL.
Студенты берут модули на сумму 180 кредитов.
Программа состоит из четырех основных модулей (60 кредитов), четырех дополнительных модулей (60 кредитов) и исследовательской диссертации / отчета (60 кредитов).
Основные модули
- Введение в статистическую науку о данных
- Введение в машинное обучение
- Статистический дизайн расследований
- Статистические вычисления
Дополнительные модули
- Не менее двух из модулей по статистике, включая:
- Прикладные байесовские методы
- Решение & Риск
- Факториальные эксперименты
- Прогнозирование
- Количественное моделирование операционного риска и страховая аналитика
- Избранные темы в статистике
- Стохастические методы в финансах I
- Стохастические методы в финансах II
- Стохастические системы
- До двух из модулей Computer Science на выбор:
- Аффективные вычисления и взаимодействие человека с роботом
- Графические модели
- Статистическая обработка естественного языка
- Поиск информации & Data Mining
Диссертация / отчет
Все учащиеся предпринимают независимый исследовательский проект, который завершается диссертацией, обычно содержащей 10 000–12 000 слов. Семинары, проводимые в течение учебных курсов, обеспечивают подготовку к этому проекту и охватывают обмен статистическими данными.
Преподавание и обучение
Программа поставляется в виде комбинации лекций, учебных пособий и классов, некоторые из которых посвящены практической работе. Оценка проводится посредством письменного экзамена и курсовой работы. Исследовательский проект оценивается через диссертацию и 15-минутную презентацию.
<Р> р> <Р> р>Минимум высшего уровня бакалавриата второго класса по количественной дисциплине в британском университете или зарубежная квалификация эквивалентного стандарта. Знание математических методов и линейной алгебры на уровне университета и знание вводной вероятности и статистики не требуется. Соответствующий профессиональный опыт также будет принят во внимание.
Наука о данных со специализацией в области компьютерных наук
Data Science with specialisation in Computer Science
Прикладная математика и статистика, научные вычисления
Applied Mathematics and Statistics, and Scientific Computation
Университет Мэриленда в Колледж-Парке
University of Maryland at College Park
Колледж-Парк, Соединённые ШтатыКоролевский Мельбурнский технологический институт
Royal Melbourne Institute of Technology
Мельбурн, АвстралияКоролевский Мельбурнский технологический институт
Royal Melbourne Institute of Technology
Мельбурн, АвстралияГосударственный университет Нью-Йорка в Буффало
State University of New York at Buffalo
Буффало, Соединённые Штаты