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數(shù)據(jù)科學(xué)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）理學(xué)碩士
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MSc Data Science (Statistics)
理科
數(shù)據(jù)科學(xué)
計(jì)算機(jī)學(xué)院
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所屬院校
>紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)（英國(guó)）?；?> </a> <div id= Newcastle University(United Kingdom)
2025 第129名 2025 第30名
項(xiàng)目簡(jiǎn)介
專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時(shí)間
9月
項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)
1年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
30600英鎊/年
項(xiàng)目官網(wǎng)
https://www.ncl.ac.uk/postgraduate/degrees/4870f/
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培養(yǎng)目標(biāo)
<p>紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）理學(xué)碩士課程旨在為學(xué)生提供知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，以解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題，并為組織實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力。紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）理學(xué)碩士將現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法以及相關(guān)的計(jì)算技能融合在一起，這是處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)所必需的。</p><br /> <p>數(shù)據(jù)科學(xué)正在革新科學(xué)、工程和商業(yè)的每一個(gè)領(lǐng)域。它提供了巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益的潛力。紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（統(tǒng)計(jì)學(xué)）理學(xué)碩士項(xiàng)目旨在解決統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)分析的行業(yè)需求，以便從復(fù)雜數(shù)據(jù)中解釋和提取信息和價(jià)值。</p>
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申請(qǐng)要求
具有一等理學(xué)榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷，需要以下背景：數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，運(yùn)籌學(xué)，其他數(shù)學(xué)科學(xué)<br> 學(xué)校在招收非標(biāo)準(zhǔn)背景的申請(qǐng)者方面有著良好的記錄，鼓勵(lì)具有豐富相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)的個(gè)人申請(qǐng)，并將根據(jù)其個(gè)人情況進(jìn)行考慮
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重新選擇本科院校
該學(xué)校針對(duì)內(nèi)地院校有專屬的GPA分?jǐn)?shù)要求，紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)會(huì)單獨(dú)設(shè)置院校名單，對(duì)內(nèi)地院校劃分等級(jí)，以此來(lái)設(shè)置不同的申請(qǐng)要求。
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：申請(qǐng)量過(guò)大，相應(yīng)的申請(qǐng)有延遲或者無(wú)法拿到offer的風(fēng)險(xiǎn)。
國(guó)際生
：本條是指國(guó)際生截止日期
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<p>數(shù)據(jù)科學(xué)正在革新科學(xué)、工程和商業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，具有巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益潛力。統(tǒng)計(jì)分析與數(shù)據(jù)分析是市場(chǎng)需求所在，行業(yè)需要具備解讀和從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的分析能力。該課程將現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)方法與處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計(jì)算技能相結(jié)合。學(xué)生將全面了解數(shù)據(jù)科學(xué)理論，并學(xué)習(xí)如何在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用它。通過(guò)培養(yǎng)學(xué)生統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的綜合技能，使其能在應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中使用真實(shí)數(shù)據(jù)集，應(yīng)用領(lǐng)域包括：醫(yī)療保健，交通運(yùn)輸，網(wǎng)絡(luò)安全，智慧城市，制造業(yè)。42%的研究被評(píng)為4*世界領(lǐng)先研究——2021年研究卓越框架（Research Excellence Framework）評(píng)估。在可持續(xù)發(fā)展方面，在英國(guó)排名第4，在全球排名并列第24——2023年泰晤士高等教育影響力排名（Times Higher Education Impact Rankings）。自2014年以來(lái)，研究實(shí)力增長(zhǎng)了65%——2021年研究卓越框架評(píng)估。該項(xiàng)目屬于全球前110所大學(xué)——2024年QS世界大學(xué)排名（QS World University Rankings）。全球前140所大學(xué)——2023年泰晤士高等教育世界大學(xué)排名（Times Higher Education World University Rankings）。計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息系統(tǒng)領(lǐng)域排名前200——2023年QS世界大學(xué)學(xué)科排名（QS World University Rankings by Subject）。</p><p><b>就業(yè)服務(wù)</b>：就業(yè)方向包括：醫(yī)療保健、交通、網(wǎng)絡(luò)安全、智慧城市、制造業(yè)等。</p></p>
課程設(shè)置

第一階段：介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的核心知識(shí)和技能，接受Python的入門培訓(xùn)，并學(xué)習(xí)以下數(shù)據(jù)科學(xué)模塊：數(shù)據(jù)可視化機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)間序列分析貝葉斯推斷第二階段：包括更高級(jí)的技術(shù)模塊，以及一個(gè)小組項(xiàng)目。我們將介紹涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐所有領(lǐng)域的方面，包括：專業(yè)素養(yǎng)法規(guī)倫理第三階段：個(gè)人研究和開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。您將在我們學(xué)院的研究實(shí)驗(yàn)室得到個(gè)人指導(dǎo)，可以選擇與行業(yè)或您目前的雇主合作。該MSc課程屬于以下數(shù)據(jù)科學(xué)課程資格：數(shù)據(jù)科學(xué)碩士（MSc）、研究生文憑（PGDip）、研究生證書(shū)（PGCert）數(shù)據(jù)科學(xué)（專業(yè)方向：人工智能）數(shù)據(jù)科學(xué)（專業(yè)方向：可視化），碩士（MSc）、研究生文憑（PGDip）、研究生證書(shū)（PGCert）DataScience(Statistics)MScmodulesCompulsoryModulesEngineeringforAIComputingFoundationsofDataScienceDataVisualizationDataManagementandExploratoryDataAnalysisDataScienceintheWildGroupProjectinDataScienceMachineLearningwithProjectProjectandDissertationinDataScienceTimeSeriesDataStatisticalLearningMethodologyBayesianMethodologyDataScience(Statistics)PGDipmodulesCompulsoryModulesEngineeringforAIComputingFoundationsofDataScienceDataVisualizationDataManagementandExploratoryDataAnalysisDataScienceintheWildGroupProjectinDataScienceMachineLearningwithProjectDiplomaProjectandDissertationinDataScienceTimeSeriesDataStatisticalLearningMethodologyBayesianMethodologyDataScience(Statistics)PGCertmodulesOptionalModulesEngineeringforAIDataVisualizationImageInformaticsDataManagementandExploratoryDataAnalysisDataScienceintheWildGroupProjectinDataScienceCloudComputingwithProjectMachineLearningwithProjectComplexDataVisualizationDeepLearningStatisticalFoundationsofDataScienceStatisticalLearningforDataScience
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