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  • 數(shù)據(jù)科學(xué)(社會(huì)分析)理學(xué)碩士
    MSc Data Science (Social Analytics)
    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)目簡介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長 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

    具有High 2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷。

    具有社會(huì)科學(xué)內(nèi)容占很大比例的學(xué)位;作為一個(gè)最低要求,你應(yīng)該已經(jīng)完成了以下任何一個(gè)主題的兩個(gè)學(xué)位單元:社會(huì)學(xué),心理學(xué),人類學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué),歷史,人文地理學(xué),政治學(xué),公共衛(wèi)生。

    以下包括其他技能/經(jīng)驗(yàn),將增加被選中的機(jī)會(huì):將統(tǒng)計(jì)模型應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)的證據(jù),將統(tǒng)計(jì)模型應(yīng)用于社會(huì)問題的非學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn),有處理公共政策問題或類似問題的經(jīng)驗(yàn)。

    在你的申請(qǐng)中,你應(yīng)該表現(xiàn)出在以下三個(gè)方面的才能、知識(shí)和/或興趣:數(shù)據(jù)分析和/或統(tǒng)計(jì);計(jì)算科目;途徑特定要求。這些可以通過本科和高中階段的課程單元或職業(yè)經(jīng)歷來證明。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)(社會(huì)分析)理學(xué)碩士提供核心數(shù)據(jù)科學(xué)技能的培訓(xùn),嵌入途徑提供的學(xué)科背景中,您將發(fā)展:計(jì)算技能;數(shù)據(jù)分析技能;數(shù)據(jù)管理技能和知識(shí);項(xiàng)目設(shè)計(jì)技能。這一創(chuàng)新的數(shù)據(jù)科學(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,擅長在各種環(huán)境中工作,能夠迎接挑戰(zhàn)并收獲跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作的回報(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 商業(yè)分析用Python編程 Programming in Python for Business Analytics
    8 拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析 Topological Data Analysis
    9 隱私、保密和披露控制 Privacy, Confidentiality and Disclosure Control
    10 數(shù)字規(guī)劃-空間和政策分析 Digital Planning - Spatial and Policy Analysis
    11 調(diào)查研究方法 Survey Research Methods
    12 縱向數(shù)據(jù)分析 Longitudinal Data Analysis
    13 結(jié)構(gòu)方程和潛在變量建模 Structural Equation and Latent Variable Modelling
    14 政策、干預(yù)和實(shí)驗(yàn)的因果推理 Causal Inference for Policies, Interventions and Experiments
    15 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)模型 Statistical Models for Social Networks

    成功案例

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