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英国-格拉斯哥大学

格拉斯哥大学 University of Glasgow
数据科学硕士 Data Science MSc


简 介

数据科学硕士是理学硕士(计算机科学)的Specialist Version ,它将为学生提供分析和使用大数据集的全面基础,以及进行以数据科学技术为重点的实质性开发或研究项目的经验,为学生在大数据和 IT 行业担任负责职位做好准备。

  • 计算科学学院在 100 多个院系中名列全英前 10 名
  • 该学院是苏格兰信息学和计算机科学联盟:SICSA 的成员。苏格兰大学的这种合作旨在发展苏格兰作为信息学和计算机科学研究和教育领域的世界领导者的地位
  • 学院与数据实验室密切合作, 数据实验室是国际领先的数据科学研究和创新中心,其核心任务是从数据中产生重要的经济、社会和科学价值。数据实验室资助学院内的多个研究项目,并在全年举办大量数据科学研讨会、网络和编码活动。此外,今年数据实验室还为国内和欧盟学生提供 9 个受资助的理学硕士(数据科学)名额

项目时长:1年制(全日制)

项目授课地点:苏格兰 格拉斯哥市
  • 2:1学位

至少 2:1 荣誉学位或同等学历,主修计算机

  • 学位证

  • 成绩单

  • 语言成绩

雅思:6.5,单项不低于6.0
托福:90, R 20、L 19、S 19、W 23
在英语授课国家完成本科学位可以豁免

  • 1封推荐信
GT备考
>> 核心课程

编程和系统开发


对计算机科学理学硕士课程所需的软件和工具进行简短、深入、实用的介绍:Java 和 Python 编程语言、 相关工具和 LINUX 操作系统。 

研究和专业技能


本课程涵盖科学方法的基本原则,以及规划、设计、执行、评估和展示研究的核心技能。此外,它还介绍了信息技术广泛部署所涉及的社会、伦理、法律和专业问题。

数据科学与系统概论


到本课程结束时,学生将能够: 
1.以张量形式表述问题并熟练操作张量
2.高效运行向量化 代码
3.将矩阵分解应用于实际问题
4.能够向量化 数据,并测量项目之间的距离 (包括文本数据)
5.制定和理解随机元素的问题
6.讨论存储和索引决策对数据库性能的影响
7.解释优化选择对查询处理性能的影响
8.创建有效、清晰和精确的科学数据可视化
9.展示 熟练 应用管道中的常用工具来处理、过滤、集成、分析、汇总和可视化数据

面向数据科学家的机器学习和人工智能


到本课程结束时,学生将能够:
1.表现出对人工智能和机器学习的历史、伦理和哲学辩论的熟悉,并了解该学科当前形式的潜力和局限性
2.解释从数据 中学习的计算过程, 例如回归、分类、聚类和决策问题
3.解释 和论证常用算法的优缺点,针对具体问题提出合适的选择  
4.将 学习问题分析并表述为优化问题,并讨论损失函数选择的影响
5.展示主要人工和机器学习应用领域的知识,例如物理学、信息检索、人机交互、生物信息学和计算机视觉与图形学
6.使用现有库(如scikit -learn)在Python中实现、定制和应用AI /ML算法进行回归、分类、聚类、概率密度估计和降维
7.熟练掌握从数据收集到决策的数据驱动建模过程 (能够设置机器学习项目、组织数据和代码、开发和应用模型、可视化和分析结果,并在连贯的文件)

>> 专业课程

  • DEEP LEARNING
  • INFORMATION RETRIEVAL
  • WEB SCIENCE
  • BIG DATA: SYSTEMS, PROGRAMMING, AND MANAGEMENT
  • TEXT AS DATA 

>> 选修课程

  • HUMAN COMPUTER INTERACTION DESIGN AND EVALUATION
  • INTERNET TECHNOLOGY
  • SECURED SOFTWARE ENGINEERING
  • INFORMATION VISUALISATION
  • MOBILE HUMAN-COMPUTER INTERACTION

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