入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
9月 | 1年 | 22000英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | 各項不低于6 |
托福 | 90 | 各項不低于21 |
均分75以上,GPA 3.0/4.0(排名前250大學(xué))
數(shù)據(jù)科學(xué)在全球經(jīng)濟活動中發(fā)揮著重要的推動作用,并影響著許多領(lǐng)域的科學(xué)進步。本課程為學(xué)生提供工具,使學(xué)生成為具有強大數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的行業(yè)專家。學(xué)生將了解交付有效數(shù)據(jù)科學(xué)所需的科學(xué)和技術(shù)的平衡組合。學(xué)生將獲得軟件技術(shù)方面的專業(yè)知識,這些技術(shù)是將知識付諸實踐的核心,可以解決小型和大型數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)。學(xué)生將在一個專業(yè)的計算機科學(xué)家團隊中學(xué)習(xí),他們具有豐富的專業(yè)背景經(jīng)驗。畢業(yè)后,學(xué)生將很好地進入數(shù)據(jù)科學(xué)的各種職業(yè),從大型商業(yè)企業(yè)到創(chuàng)新技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)。該項目適合希望在數(shù)據(jù)科學(xué)方面獲得扎實的理論基礎(chǔ)以及實踐的學(xué)生,學(xué)生將學(xué)習(xí)最新的機器學(xué)習(xí)和軟件科技,在擁有扎實數(shù)學(xué)知識的基礎(chǔ)上成為數(shù)據(jù)科學(xué)專家。師資力量包括曾在專業(yè)環(huán)境內(nèi)任職(例如微軟),且富有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學(xué)家。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué) | Applied data science |
2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計 | Statistics for data science |
3 | 機器學(xué)習(xí)1 | Machine learning 1 |
4 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的軟件科技 | Software technologies for data science |
5 | 強化學(xué)習(xí) | Reinforcement learning |
6 | 機器學(xué)習(xí)2 | Machine learning 2 |
7 | 研究項目準(zhǔn)備 | Research project preparation |
8 | 論文 | Dissertation |
9 | 貝葉斯機器學(xué)習(xí) | Bayesian machine learning |
10 | 神經(jīng)系統(tǒng)計算機 | Neural computation |
幾何留學(xué)APP
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