2023年伦敦大学学院ucl数据科学类硕士专业有哪些?入学要求高吗?
进入到大数据时代之下，人们对数据的关注度可谓空前绝后，越来越多的学生投身于研究和分析数据，各行各业也都急需数据科学人才，国内目前鲜少有大学开设此专业，而英国很多大学都开设了数据科学专业，其中最出色的就是伦敦大学学院，那么，问题来了，2023年伦敦大学学院ucl数据科学类硕士专业有哪些?入学要求高吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
MSc Data Science 数据科学
专业介绍：数据科学将数据驱动的问题解决方案的计算和统计技能结合在一起，这在市场营销、制药、金融和管理等领域的需求日益增加。本专业将为学生提供分析工具，使用现代计算方法设计复杂的技术解决方案，并强调严谨的统计思维。
本专业课程包括：
· Introduction to Statistical Data Science
· Introduction to Machine Learning
· Statistical Design of Investigations
· Statistical Computing
· Applied Bayesian Methods
· Decision & Risk
· Factorial Experimentation
· Forecasting
· Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics
· Selected Topics in Statistics
· Stochastic Methods in Finance I
· Stochastic Methods in Finance II
· Stochastic Systems
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Graphical Models
· Statistical Natural Language Processing
· Information Retrieval & Data Mining
学位要求：
2.1学位，有足够数学课程背景，掌握线性代数，熟悉概率、统计和计算机编程;雅思要求6.5(6.0)。
MSc Data Science and Machine Learning 数据科学与机器学习
专业介绍：本专业将计算和统计技能与机器学习结合在一起，用于数据驱动的问题解决。这一快速发展的领域包括深度学习、大数据分析，并应用于电子商务、搜索/信息检索、自然语言建模、金融、生物信息学和人工智能相关领域。
本专业包括核心机器学习方法和统计科学入门，并结合一系列更专业和更深入的学习内容，涵盖计算和统计建模。
本专业课程包括：
· Applied Machine Learning
· Introduction to Machine Learning
· Introduction to Statistical Data Science
· MSc Data Science and Machine Learning Project
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intelligence
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Decision and Risk
· Forecasting
· Graphical Models
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Design of Investigations
· Supervised Learning
学位要求：2.1学位，如数学，计算机科学，工程，物理或统计学相关专业背景，需要掌握大学数学知识，比如线性代数、微积分、概率以及统计学。建议具有相关编程经验;雅思要求7.0(6.5)。
MSc Spatial Data Science and Visualisation 空间数据科学与可视化
专业介绍：
本专业是为了培养具有分析和技术技能的毕业生，使学生能有效地使用Python，Hadoop，R和SAS分析大数据并提取有用的信息，并且支持组织的管理和运营。
学生将学习涉及广泛的数据科学主题的模块，该专业提供有关实际挑战的数据分析技术的实践经验。该专业由数据科学领域的顶尖研究人员授课，学生将学习分析和可视化丰富的数据源，发现数据趋势并生成数据驱动的见解。
本专业课程：必修课：
· Introduction to Deep Learning - UCL
· Introduction to Machine Learning - UCL
· Applied Machine Learning - UCL
· Data Analytics - UCL
· Statistical Programming for Data Science - UniSA
· Unsupervised Methods in Analytics - UniSA
· ITMS Masters Minor Thesis 1 - UniSA
· ITMS Masters Minor Thesis 2 - UniSA
选修课：
· Advanced Analytic Techniques 1 - UniSA
· Advanced Analytic Techniques 2 - UniSA
· Data Visualisation - UniSA
· Graphical Models - UCL
· Information Retrieval and Data Mining - UCL
· Machine Vision - UCL
· Reinforcement Learning - UCL
· Research Methods - UniSA
· Statistical Natural Language Processing - UCL
· Web Economics - UniSA
学位要求：
至少要获得公认的英国大学的定量学科的2.1学位，或在数学或计算机科学领域的相关学科的非英国学历的同等标准。学生需要有一定的Python等语言高级编程技能;雅思7.0(6.5)。
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