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  • 數(shù)據(jù)科學(xué)(商業(yè)與管理)理學(xué)碩士
    MSc Data Science (Business and Management)
    所屬學(xué)院:社會(huì)科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    27 QS 2025 23 TIMES 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    9月 1年 £33,500/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2025Fall
  • 2024-10-10 開放時(shí)間
  • 2024-12-07 Round1
    2025Fall Round1 開始時(shí)間:2024-10-10 結(jié)束時(shí)間:2024-12-07 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 2025-03-02 Round2
    2025Fall Round2 開始時(shí)間:2024-10-10 結(jié)束時(shí)間:2025-03-02 距申請(qǐng)截止還剩65天
  • 2025-05-04 Round3
    2025Fall Round3 開始時(shí)間:2024-10-10 結(jié)束時(shí)間:2025-05-04 距申請(qǐng)截止還剩128天
  • 2025-07-01 Round4
    2025Fall Round4 開始時(shí)間:2024-10-10 結(jié)束時(shí)間:2025-07-01 距申請(qǐng)截止還剩186天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 7 L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5
    托福 100 L:22 | R:22 | W:22 | S:22
    PTE 76 L:70 | R:70 | W:70 | S:70

    其它要求

    High 2:1榮譽(yù)學(xué)位(或海外同等學(xué)歷)

    要求申請(qǐng)人持有定量或計(jì)算學(xué)科的學(xué)位,如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理科學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)、工程學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)。具有豐富的商業(yè)和管理行業(yè)經(jīng)驗(yàn)以及數(shù)量學(xué)科榮譽(yù)學(xué)位的申請(qǐng)人也可以考慮入學(xué)。

    在你的申請(qǐng)中,你應(yīng)該表現(xiàn)出在以下三個(gè)領(lǐng)域的才能、知識(shí)和/或興趣:數(shù)據(jù)分析及/或統(tǒng)計(jì);計(jì)算對(duì)象;和途徑特定要求。這些可以通過本科階段和高中階段的課程單元或?qū)I(yè)經(jīng)驗(yàn)來證明。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)(商業(yè)與管理)理學(xué)碩士課程為來自廣泛學(xué)科的畢業(yè)生提供了發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)技能的機(jī)會(huì)。我們的目標(biāo)是幫助您發(fā)展成為一名敏捷、熟練的數(shù)據(jù)科學(xué)家,擅長(zhǎng)在各種環(huán)境中工作,并能夠迎接跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作的挑戰(zhàn)和回報(bào)。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)1:統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) Statistics and Machine Learning 1: Statistical Foundations
    2 統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)2:人工智能,復(fù)雜數(shù)據(jù),計(jì)算密集型統(tǒng)計(jì) Statistics & Machine Learning 2: AI, Complex Data, Computationally Intensive Statistics
    3 了解數(shù)據(jù)庫 Understanding Databases
    4 應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué) Applying Data Science
    5 理解數(shù)據(jù)及其環(huán)境 Understanding Data and their Environment
    6 擴(kuò)展研究計(jì)劃 Extended Research Project
    7 數(shù)學(xué)規(guī)劃與優(yōu)化 Mathematical Programming and Optimisation
    8 人力資源管理:戰(zhàn)略與實(shí)踐 HRM: Strategy and Practice
    9 知識(shí)管理與數(shù)字化戰(zhàn)略 Knowledge Management and Digital Strategy
    10 商業(yè)分析用Python編程 Programming in Python for Business Analytics
    11 模擬與風(fēng)險(xiǎn)分析 Simulation & Risk Analysis
    12 工作關(guān)系 Relationships at Work
    13 隱私、保密和披露控制 Privacy, Confidentiality and Disclosure Control
    14 業(yè)務(wù)創(chuàng)建和發(fā)展 Business Creation and Development
    15 培養(yǎng)有進(jìn)取心的個(gè)人 Developing Enterprising Individuals

    成功案例

    預(yù)約咨詢

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