2023年伦敦大学学院ucl的数据科学专业怎么样?入学要求高吗?
身处在互联网时代，各行各业都产生了大量的数据，各个企业若想立于不败之地，就需要对这些数据进行挖掘、分析及运用到商业决策中，从而对数据科学人才的需求量非常大，国内开设此专业的院校寥寥无几，而英国很多大学都开设了数据科学专业，其中伦敦大学学院是比较出色的一所，那么，问题来了，2023年伦敦大学学院ucl的数据科学专业怎么样?入学要求高吗?前景好吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
专业介绍
UCL的数据科学硕士课程将为学生提供分析工具，去使用现代计算方法设计复杂的技术解决方案，并强调严格的统计思维。UCL的数据科学开设在统计学院下面，更像是统计学院和计算机学院的合作项目，有一些课程会和计算机学院的人一起上。
专业课程
UCL数据科学硕士从一些入门课程开始，结合了核心统计和机器学习方法方面的培训，涵盖了统计计算和建模方面的更多专业知识。学生将选修计算机科学的一个必修课程和最多两个选修课程，其余的课程(包括研究项目)主要来自UCL统计学院。
该课程是通过讲座，辅导和课程相结合的方式教授的，其中还包括一些实际工作。课程的评估通过笔试和课程作业进行。研究项目通过论文和15分钟的演讲进行评估。
课程内容
必修课程 Compulsory modules
Introduction to Statistical Data Science统计数据科学入门Introduction to Machine Learning机器学习入门Statistical Design of Investigations调查统计设计Statistical Computing统计计算
选修课程 Optional modules
(至少两门课程要从统计学院课程中选择)
Applied Bayesian Methods贝叶斯应用方法
Decision &Risk决策与风险
Forecasting预测
Quantitative Modelling of Operational Riskand Insurance Analytics运营风险和保险分析的定量建模
Selected Topics in Statistics统计中的选定主题
Stochastic Methods in Finance I金融中的随机方法I
Stochastic Methods in Finance II金融中的随机方法II
Stochastic Systems随机系统
(至少两门课程要从计算机学院课程中选择)
Affective Computing and Human-RobotInteraction感性计算与人机交互
Graphical Models图形模型
Statistical Natural Language Processing统计自然语言处理
Information Retrieval & Data Mining信息检索与数据挖掘
论文/报告 Dissertation/report
所有学生都进行一个独立的研究项目，最终论文通常为10,000-12,000个字。
学生专业背景要求
申请人背景：申请人至少是upper second-class Bachelor's degree，并且是量化专业的同学。对申请者的本科专业背景的接受度较高，除了本科是数学、计算机、工程、物理、统计等专业的同学外，生物、化学、经济学本科的同学也都可以申请。希望申请人有数学方法和线性代数的知识，以及对概率入门，统计学和计算机编程熟知。要求具备高级编程语言(例如R / matlab / python)的经验，有相关的行业经验也会考虑。
申请人还可以通过通过学校选修课或者网课自学C++、数据结构、概率论与数理统计、随机过程、多元统计、机器学习等课程外，还可以多参加相关的竞赛和实习，在实践中锻炼自己的编程能力和数据处理能力。
语言要求：
IELTS：Overall grade of 6.5 with a minimum of 6.0 in each of the subtests.TOEFL: Overall score of 92 with 24/30 in reading and writing and 20/30 in speaking and listening.
就业方向
随着统计和计算分析工具的结合在各种组织和企业中必不可少，数据科学专业人员可能会越来越受到追捧。最好的从业人员应该对基本原理有透彻的了解。例如，在营销，医疗保健行业和银行业的应用中，可以将计算技能与研究生阶段的统计专业知识相结合。数据科学家需要广泛的背景知识，以便他们能够适应迅速发展的挑战。相关统计专业的应届毕业生已获得研究分析师或顾问的职位，这些领域的工作机会也在不断增加。
毕业生典型的就职岗位可能包括：
数据科学家
数据科学家检查哪些问题需要回答以及在哪里可以找到相关数据。他们具有商业头脑和分析能力，以及挖掘，清理和显示数据的能力。企业使用数据科学家来获取，管理和分析大量非结构化数据。然后将结果合成并传达给关键利益相关者，以推动组织中的战略决策。
·所需技能：编程技能(SAS，R，Python)，统计和数学技能，讲故事和数据可视化，Hadoop，SQL，机器学习。
数据分析师
数据分析师弥合了数据科学家与业务分析师之间的鸿沟。通过对已有数据进行分析处理得到有价值的信息，提供这些信息给企业让企业制定经营策略。或者从事研究方向，对学科数据进行挖掘分析，得到新的学科知识。
·所需技能：对数据敏感，具有优秀的数据处理能力，能熟练使用R/Python，hive/SQL编程，有良好的编程能力，机器学习及统计学知识。
数据工程师
数据工程师管理指数级快速变化的数据。他们专注于数据管道和基础结构的开发，部署，管理和优化，以将数据转换并传输给数据科学家进行查询。
·所需技能：编程语言(Java，Scala)，NoSQL数据库(MongoDB，CassandraDB)，框架(Apache Hadoop)。
算法工程师
通过研究算法提升数据的处理速度，节省处理数据的存储空间。让输入输出过程更加高效。
·所需技能：具有优秀编程能力，精通Python，GO，R，Scala，c/c++或Java中任意一门语言;具备优秀的数学能力，精通监督/非监督机器学习的算法;对深度学习有广博而深入的了解。有较强的问题分析与解决的能力。
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