2023年英国大学数据分析专业排名 这3大院校引领大数据时代!
如今，身处在大数据时代，几乎所有企业都有大量的数据需要进行数据挖掘、分析并运用到商业运作中去的专业人才，数据分析专业应运而生，国内目前鲜少有大学开设此类专业，而英国很多大学相继设立了数据分析专业，下面，小编就为大家带来了2023年英国大学数据分析专业排名，希望对大家有所帮助：
Imperial College London帝国理工学院
MSc Health Data Analytics and Machine Learning
健康数据分析和机器学习
基本介绍：
本专业是一年制旨在建立分析健康数据的坚实和共同背景，主要目标是培养使用适当的尖端定量方法来充分利用复杂和高维数据的技能。
本专业与数据科学研究所合作开设，提供强大的方法背景和专业知识，可应用这些方法进行大规模医学和临床数据研究。
主要课程：
临床数据管理、计算流行病学、统计思维和数据分析简介、机器学习、流行病学的原理和方法、研究项目、翻译数据科学
入学要求：
2.1学位，数学、统计学、流行病学、生物学、医学等相关专业背景。雅思要求7.0，小分6.5。
London School of Economics and Political Science伦敦政治经济学院
MSc Data Science
数据科学
基本介绍：
本专业提供数据科学方法培训，强调统计视角，学生将获得全面的理论基础，以及数据科学的技术和实践技能。
学生理论学习将处于较高的数学水平，而所获得的技术和实践技能将使学生能够应用高级数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。
本专业2023年入学共有372个申请，录取20人。
主要课程：
计算机编程、管理和可视化数据、数据分析和统计方法、机器学习和数据挖掘、Capstone项目
入学要求：
2.1学位，有足够数学课程背景，雅思要求7.0，阅读听力6.5，写作口语6.0。
University College London伦敦大学学院
UCL的MSc Business Analytics 有两个方向：
Business Analytics (with specialisation in Computer Science)商业分析(计算机科学)
本专业要求学生背景专业需要是计算机科学、工程、数学、物理或者定量社科专业;必须精通面向对象和/或分析程序设计，具有较强的沟通能力，并具有出色的定量分析能力。
开设有3门核心课程和5门选修课程。在为学生提供计算机(比如编程、大数据)，分析(比如数据挖掘，机器学习，计算统计，复杂性)和业务分析等方面的多学科技能。
Business Analytics (with specialisation in Management Science) 商业分析(管理科学)
本专业要求学生有足够的定量分析能力，背景专业可以是管理学，数学，工程学，计算机科学，经济学和心理学。
开设有6门核心课程和2门选修课程。探索数据和分析如何将关键业务领域(决策，策略，营销，运营)转变，同时也学习有效利用最新业务分析工具所需的数学和计算技能。
MSc Data Science数据科学
基本介绍：
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。
主要课程：
统计数据科学简介、机器学习简介、调查统计设计、统计计算、决策和风险、操作风险和保险分析的定量建模、金融中的随机方法I、金融中的随机方法II
入学要求：
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。
MSc Data Science and Machine Learning数据科学与机器学习
基本介绍：
数据科学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、大规模数据分析，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。
主要课程：
应用机器学习、机器学习简介、统计数据科学概论、伯克贝克学院：云计算、机器视觉、信息检索和数据挖掘、统计自然语言处理、多智能体人工智能、高级深度学习和强化学习、深度学习简介
入学要求：
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，比如线性代数和微积分。
MSc Information Science
信息科学
基本介绍：
本专业面向信息专业人士，适合希望获得使用信息技术，网络技术和数字媒体方面的管理技能和经验的学生，也适合那些希望专攻信息学的计算机导向背景的学生。
主要课程：
系统管理、互联网技术、数据库系统分析与设计、编程和脚本简介、信息科学基础、人文科学中的数字资源、电子出、机器学习和数据科学的基础、个人研究、信息治理、数字策展简介
入学要求：
2.1学位，科学、工程或人文学科背景。
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