华威大学和伦敦国王学院KCL数据科学专业哪个好?究竟谁更胜一筹呢?
时下最火爆的词语就是“大数据”，这也预示着大数据时代即将来临，从而数据安全、数据分析、数据挖掘等相关大数据的行业也非常火爆，数据科学专业就是一大热门学科，英国的教育一直处在世界最前沿，很多大学都开设了数据科学专业，华威大学和伦敦国王学院是比较出色的两所，那么，问题来了，华威大学和伦敦国王学院KCL数据科学专业哪个好?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
华威大学
数据科学硕士Data Science MSc
课程介绍
华威的数据分析理学硕士(Data Analytics MSc)专为计算机，数学或物理科学领域的技术专长而设计。华威的计算机科学系在英国排名第二(REF 2014)，是数据分析领域的研究领导者，将为您提供所需的技术技能和专业知识的培训。
本课程专为具有计算机科学，数学或物理科学背景的技术型毕业生而设计。它提供了结合计算机科学，业务，工程和数学各方面的数据分析独特视角。随着课程的发展，除了技术技能和专业知识外，这意味着我们的毕业生能够在新兴学科的前沿寻求机会，该学科将在未来几年内继续为科学和工业带来革命。
课程安排
核心课程
Data Mining 数据挖掘
Foundations of Data Analytics 数据分析基础
Dissertation Project in Data Analytics 数据分析论文项目
必修课程
Research Methods 研究方法
Foundations of Computing 计算基础
选修课程
High Performance Computing 高性能计算
Algorithmic Game Theory 算法博弈论
Image and Video Analysis 图像和视频分析
Sensor Networks and Mobile Data Communications 传感器网络和移动数据通讯
Advanced Computer Security 高级计算机安全
Social Informatics 社会信息学
Natural Language Processing 自然语言处理
入学要求
最低要求2:I 相关学科本学学位(或同等学历)
英语语言要求A级
雅思总分6.5，最低分不低于6.0
伦敦国王学院
数据科学硕士Data Science MSc
课程介绍
数据科学理学硕士在收集，整理，分类和分析数据方面提供先进的技术和实践技能。对于具有定量学科背景或具有相关工作经验，想获得当前数据科学方法和技术经验的毕业生来说，这是理想的学习途径。
您将深入了解数据科学中使用的计算和统计方法和方法的一般原理，以及它们的基本假设和局限性。
本课程以信息学系著名的研究实力为根基，使您可以研究高级计算中的各种主题，同时可以通过选择模块来进行专业化研究。您将学习解决复杂的计算问题的高级实用技术和实施技巧。
课程安排
Required Modules 必修课程
Computer Programming for Data Scientists (15 credits) or Big Data Technologies (15 credits)
数据科学家计算机编程(15个学分)或大数据技术(15个学分)
Databases, Data Warehousing & Information Retrieval (15 credits)
数据库，数据仓库和信息检索(15个学分)
Statistics for Data Analysis (15 credits) or Elements of Statistical Learning (15 credits) or Statistics in Finance (15 credits)
数据分析统计学(15学分)或统计学习要素(15学分)或金融统计学(15学分)
Data Mining (15 credits)
数据挖掘(15个学分)
Individual Project (60 credits)
个人项目(60学分)
Optional Modules 选修课程
You are required to take 60 credits from a range of optional modules, which may typically include: 您需要从一系列可选模块中获得60个学分，这些模块通常包括：
Elements of Statistical Learning (15 credits)
统计学习要素(15学分
Statistics in Finance (15 credits)
金融统计(15学分)
Agents & Multi-Agent Systems (15 credits) *
代理和多代理系统(15个学分)*
Nature-Inspired Learning Algorithms (15 credits) *
自然启发式学习算法(15个学分)*
Pattern Recognition, Neural Networks & Deep Learning (15 credits) *
模式识别，神经网络和深度学习(15个学分)*
Network Theory (15 credits)
网络理论(15学分)
Big Data Technologies (15 credits)
大数据技术(15学分)
Simulation & Data Visualisation (15 credits)
仿真和数据可视化(15个学分)
Computer Vision (15 credits)
计算机视觉(15学分)
Telling Stories with Data (15 credits)
用数据讲故事(15个学分)
You will also be able to select up to 30 credits form a range of level 6 modules, which may typically include:
您还将能够从一系列的6级模块中选择最多30个学分，这些模块通常包括：
Machine Learning (15 credits) *
机器学习(15个学分)*
Optimisation Methods (15 credits) *
优化方法(15个学分)*
Artificial Intelligence Reasoning and Planning (15 credits) *
人工智能推理与计划(15个学分)*
入学要求
必须在以下学儿科领域中具有2：1(高级二等)荣誉的学士学位：
Computer Science, or Computing 计算机科学或计算
Mathematics, Pure Mathematics, Mathematical Statistics or Statistics 数学，纯数学，数理统计学或统计学
Physics物理学
Natural Science自然科学
Electronic Engineering电子工程
Geographic Information Systems地理信息系统
Operations Research运筹学
为满足课程的学术入学要求，您应至少具有2：1本科学位，并且在英国成绩评定计划中的最终成绩至少达到60%或以上。如果您仍在学习，那么您在英国的评分标准中应该至少达到60%或以上。
语言要求
学术雅思 6.5， 小分不低于6.0
PTE 62，各部分不低于59
托福总分92，写作不低于23，其他部分不低于20
如申请语言班，语言班最终成绩不得低于6.5
学费
全日制国际生：每年26550英镑(约RMB 242032.455元);国际生押金为2000英镑。
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