數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)是為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)研究提供一種新方法，稱(chēng)為科學(xué)研究的數(shù)據(jù)方法，這門(mén)專(zhuān)業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域非常的廣泛，在英國(guó)有很多大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)都比較出色，例如倫敦大學(xué)學(xué)院，倫敦大學(xué)學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)為解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問(wèn)題引入了計(jì)算和統(tǒng)計(jì)方法，那么接下來(lái)小編就帶著大家一起來(lái)了解下英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院碩士數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)申請(qǐng)條件高嗎?要相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景嗎的相關(guān)介紹。

　　倫敦大學(xué)學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)申請(qǐng)條件

　　學(xué)術(shù)要求：

　　均分要求：擁有正規(guī)大學(xué)認(rèn)可的本科學(xué)位(四年制)，且平均成績(jī)至少占80%。*李同學(xué)倫敦國(guó)王學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)成功案例

　　背景專(zhuān)業(yè)要求：申請(qǐng)人在一個(gè)相關(guān)學(xué)科(例如數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)或者統(tǒng)計(jì)學(xué))中獲得英國(guó)二等甲榮譽(yù)學(xué)士或者以上的學(xué)位，該成績(jī)通常等同于中國(guó)大學(xué)四年制本科均分85以上。該項(xiàng)目需要申請(qǐng)人具備數(shù)學(xué)知識(shí)，包括大一水平的線(xiàn)性代數(shù)和微積分。部分模塊需要學(xué)生完成編程任務(wù)，因此高級(jí)編程語(yǔ)言(R/matlab/python)的先前編程經(jīng)驗(yàn)會(huì)很有用的。相關(guān)的工作經(jīng)驗(yàn)會(huì)被考慮。

　　工作經(jīng)驗(yàn)要求：無(wú)工作經(jīng)驗(yàn)要求

　　作品集要求：無(wú)作品集要求

　　其他特殊要求：無(wú)相關(guān)要求

　　語(yǔ)言要求：

　　雅思：總分7.0，單項(xiàng)：聽(tīng)力：6.5;會(huì)話(huà)：6.5;閱讀：6.5;寫(xiě)作：6.5

　　倫敦大學(xué)學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)課程

　　1.選修課:

　　Applied Bayesian Methods ：(應(yīng)用貝葉斯方法)

　　Business Analytics： (商務(wù)分析)

　　Cloud Computing：(云計(jì)算)

　　Decision & Risk ：(決策與風(fēng)險(xiǎn))

　　Financial Data and Statistics：(金融數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì))

　　Machine Vision ：(機(jī)器視覺(jué))

　　Programming and Mathematical Methods in Machine Learning： (機(jī)器學(xué)習(xí)中的編程與數(shù)學(xué)方法)

　　Statistical Models & Data Analysis： (統(tǒng)計(jì)模型與數(shù)據(jù)分析)

　　Web Economics： (網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué))

　　Elective Modules： (選修模塊)

　　Affective Computing and Human-Robot Interaction： (情感計(jì)算與人機(jī)交互)

　　Bioinformatics： (生物信息學(xué))

　　Computational Modelling for Biomedical Imaging： (生物醫(yī)學(xué)成像的計(jì)算模型)

　　Forecasting： (預(yù)測(cè))

　　Graphical Models ：(圖模型)

　　Stochastic Systems ：(隨機(jī)系統(tǒng))

　　Supervised Learning： (監(jiān)督學(xué)習(xí))

　　2.必修課:

　　Applied Machine Learning： (應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí))

　　Information Retrieval and Data Mining ：(信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘)

　　Introduction to Machine Learning ：(機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論)

　　Introduction to Statistical Data Science ：(統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論)

　　Dissertation/report： (論文與報(bào)告：所有的學(xué)生需要獨(dú)立完成一個(gè)研究項(xiàng)目，該項(xiàng)目已一篇10,000-12,000字?jǐn)?shù)的論文作為結(jié)束。)

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