爱丁堡大学 Edinburgh数据科学硕士 Data Science MSc+ 查看更多
爱丁堡大学 Edinburgh
数据科学硕士 Data Science MSc
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数据科学是研究从数据中提取和构建知识的计算原理、方法和系统;以及这些原则的应用和使用。现在,几乎所有科学、社会和商业活动都会产生大数据集——从分子生物学到社交媒体,从可持续能源到医疗保健。
作为一名 MSc Data Science 学生,将探索如何在这些庞大的数据流中有效地找到模式。许多研究领域已经解决了这个问题的一部分:
- 机器学习侧重于从数据中寻找模式和做出预测
- 需要来自算法和数据库的想法来构建可扩展到大数据流的系统
- 围绕不同类型的非结构化数据(例如文本、图像、传感器数据、视频和语音)发展了不同的研究领域
项目时长:1年制(全日制)
地理位置:苏格兰首府 爱丁堡
- 2:1学位
信息学、人工智能、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科的 2:1 荣誉学位或其国际同等学历
学过的数学内容,包括微积分、线性代数、离散数学、概率
具备计算机编程经验
中国大陆申请人:a minimum of 80%, awarded by a university on our Priority List
- 成绩单
- 学位证书-已经毕业
- 2封推荐信
- Research Proposal
Unless otherwise stated in your programme website, you will be asked to indicate a proposed topic of
study and to submit a research proposal (approximately 2 to 5 pages long) describing your proposed
research topic in more detail.
What you write here is not binding on what you will finally study, but will give us a useful impression
of your background, interests and ideas. It is very important in assessing your application, and
potential supervisors will be looking at your proposal for evidence that you have an appropriate
background knowledge for the topic area and your own ideas about how research on that topic should
best be taken forward. If you have not yet decided on a precise area of study, please tell us about
areas of Informatics that you find most interesting and why, in as much detail as possible.
- 简历
- 语言成绩
雅思:7.0+,单项不低于6.5
托福:100+,单项不低于23
托福:100+,单项不低于23
机器学习 选择10-60学分:
强化学习 10学分
机器学习和模式识别 20学分
机器学习实战 20学分
自然计算 10学分
机器学习理论 10学分
应用机器学习 20学分
统计学习 10学分
统计方法 10学分
机器学习和模式识别 20学分
机器学习实战 20学分
自然计算 10学分
机器学习理论 10学分
应用机器学习 20学分
统计学习 10学分
统计方法 10学分
数据库 选择10-60学分:
算法和数据结构 10学分
数据库简介 20学分
极限计算 10学分
数据管理基础 10学分
高级数据库系统 20学分
数据库简介 20学分
极限计算 10学分
数据管理基础 10学分
高级数据库系统 20学分
APPS 选择10-60学分:
高级视觉 10学分
自动语音识别 10学分
加速自然语言处理 20学分
图像与视觉计算 10学分
数据科学的文本技术 20学分
自然语言理解、生成和机器翻译 20学分
生物信息学 10学分
数据驱动的业务和行为分析 20学分
因果推理方法 10学分
语音合成 10学分
金融优化方法 10学分
生物医学数据科学 10学分
自动语音识别 10学分
加速自然语言处理 20学分
图像与视觉计算 10学分
数据科学的文本技术 20学分
自然语言理解、生成和机器翻译 20学分
生物信息学 10学分
数据驱动的业务和行为分析 20学分
因果推理方法 10学分
语音合成 10学分
金融优化方法 10学分
生物医学数据科学 10学分
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