2023年英国这两所大学的数据科学硕士接受转专业申请 别错过哟!
迈入到大数据时代，凡是都需要用数据说话，从而对数据挖掘、分析与应用的数据科学人才更为了各大行业的香饽饽，像金融、互联网、四大投行都疯抢数据科学人才，国内目前针对这类人才培养十分匮乏，而英国很多大学都开设了数据科学专业，因此，每年都会吸引一大批的学子前来深造，其中不乏有很多学生想转专业申请，下面，小编就为大家带来了2023年英国这两所大学的数据科学硕士接受转专业申请，希望对大家有所帮助：
爱丁堡大学
Statistics with Data Science MSc
爱丁堡大学统计项目设置于数学学院，主要有两个分支：一个是Statistics with Data Science，另外一个是Statistics with Operation Research。
在当今数字化和数据化丰富的时代，无论在工业、公共部门还是学术界对统计学人才需求非常旺盛。数据科学的最新发展提高了人们对统计重要性认识，数据分析和结果解释深深嵌入到此领域。该项目旨在培养新一代统计学家，重点关注数据科学领域。教学大纲结合了严格的统计理论，并将统计模型应用于数据的广泛实践经验。该程序特别包括：贝叶斯统计、计算统计、回归、各种模型和应用的数据分析，把当下最前沿的内容和传统的统计结合的非常好。
学制：1Y
学费：£23,950
课程设置：共两个学期，需要修满180学分，课程120学分+60学分毕业论文加答辩。多数课程都是10学分，一部分非常难的课程是20学分。
Compulsory Courses
Bayesian Theory (10 credits, Semester 1)
Statistical Programming (10 credits, Semester 1)
Incomplete Data Analysis (10 credits, Semester 1)
Bayesian Data Analysis (10 credits, Semester 2)
Statistical Research Skills (10 credits, Semester 2)
Generalised Regression Models (10 credits, Semester 2)
Optional Courses
Statistical Methodology (10 credits, Semester 1)
Simulation (10 credits, Semester 2)
Python Programming (10 credits, Semester 1)
Fundamentals of Optimization (10 credits, Semester 1)
Fundamentals of Operational Research (10 credits, Semester 1)
Text Technologies for Data Science (20 credits, Semesters 1/2)
Machine Learning and Pattern Recognition (20 credits, Semester 1)
Machine Learning in Python (10 credits, Semester 2)
Credit Scoring (10 credits, Semester 2)
The Analysis of Survival Data (10 credits, Semester 2)
Time Series (10 credits, Semester 2)
Applied Statistics (10 credits, Semester 2)
Stochastic Modelling (10 credits, Semester 1)
Large Scale Optimization for Data Science (10 credits, Semester 2)
Data Mining and Exploration (10 credits, Semester 2)
Biomedical Data Science (10 credits, Semester 2)
申请和录取要求：2.1学位要求，中国学生建议85+，数理背景强的专业学科，如：数学、工程学、计算机科学、物理或生物科学、经济学等。先修课程必须包含大量的数学内容，包括微积分(含多变量微积分)、线性代数、概率、统计和统计理论。IELTS 6.5(6.0) / TOEFL 92(20)，值得注意的是爱丁堡今年开始不再接受PTE语言测试。
LSE 伦敦政治经济学院
MSc Data Science
该项目设置于统计系，提供数据科学方法方面的培训，强调统计。学生将获得理论上的全面基础知识以及数据科学的技术和实践技能。毕业生的数学理论学习将达到较高的水平，同时将获得的技术和实践技能将使学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界中的问题。
数据科学计划的必修课程将为学生提供有关数据，计算技术和统计分析的一些基本方面的全面介绍。然后，学生将从众多选项中选择课程，包括人工智能和深度学习，贝叶斯机器学习和大数据分布式计算，金融统计和统计计算。该程序将传统讲座与计算机实验室课程相结合，学生将在其中使用数据来使用编程工具完成动手练习。
Capstone Project的合作公司实力强大包括Adobe Research, Alpha Telefonica, Facebook, Microsoft, and Tesco。
学制：1Y
学费：£29,760
课程设置：
Paper 1
MY470 Computer Programming (0.5)
如果已经有先前的MY470知识，则可以修读Paper 5的0.5学分课程。
Paper 2
ST445 Managing and Visualising Data (0.5)
Paper 3
ST447 Data Analysis and Statistical Methods (0.5) #
如果已经有先前的ST447知识，则可以修读Paper 5的0.5学分课程。
Paper 4
ST443 Machine Learning and Data Mining (0.5) #
Paper 5 (Courses to the value of 1.0 unit(s), including at least 0.5 unit(s) of ST courses from the following)
MA407 Algorithms and Computation (0.5) #
MA424 Modelling in Operations Research (0.5) #
MY459 Special Topics in Quantitative Analysis: Quantitative Text Analysis (0.5) #
MY461 Social Network Analysis (0.5)
ST449 Artificial Intelligence and Deep Learning (0.5)
ST451 Bayesian Machine Learning (0.5) #
ST405 Multivariate Methods (0.5) #
ST411 Generalised Linear Modelling and Survival Analysis (0.5) #
ST422 Time Series (0.5) #
ST429 Statistical Methods for Risk Management (0.5) #
ST436 Financial Statistics (0.5) #
ST444 Statistical Computing (0.5)
ST446 Distributed Computing for Big Data (0.5) #
Paper 6
ST498 Capstone Project (1.0)
申请和录取要求：2.1学位，中国学生建议85+。不限专业，要有大量数学课程，如统计，科学，金融，数学等数理学科背景;雅思7(6.5) / 托福100(R23L22W24S22);GMAT/GRE非强制要求，非英本的申请者强烈建议提交。
UCL伦敦大学学院
MSc Data Science
该项目设置于UCL数学与物理科学学院。该项目将计算机与统计技能相结合，以解决数据驱动问题，在市场营销、制药、金融、管理等领域均有强大需求。偏理论性的专业，该课程从入门级开始，结合了核心统计和机器学习方法方面的培训，以及一系列可选模块，涵盖了统计计算和建模方面的更多专业知识。
学制：1Y
学费：£31,040
课程设置：需修满180学分，必修60学分，选修60学分，论文60学分。
Compulsory modules
Introduction to Statistical Data Science
Introduction to Machine Learning
Statistical Design of Investigations
Statistical Computing
Optional modules
从统计科学模块中选择至少2门，包括：
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
从计算机科学模块中选择最多2门，包括：
Affective Computing and Human-Robot Interaction
Graphical Models
Statistical Natural Language Processing
Information Retrieval & Data Mining
Dissertation/report
完成10,000-12,000字毕业论文
20Fall申请截止期：11.1-3.13
申请和录取要求：数学、统计、计算机等数理背景强的相关专业，至少具备大学水平的数学方法、线性代数、概率、统计、计算机编程知识。2.1学位，中国学生建议85+。雅思6.5(6) / 托福92(RW24, SL20)，不硬要G。
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