英国斯旺西大学数据科学专业在英国拥有很好的排名，该专业具有很好未来发展方向，而且毕业之后就业前景优秀，金矢留学整理了该课程的具体内容供同学们参考。

数据科学专业排名

英国科研排名第14

(《泰晤士报》和《星期日泰晤士报2020大学指南》)

英国总体排名第8

(《泰晤土报》和《星期日泰晤士报2020大学指南》)

数据科学理学硕士简介：

当代社会各种活动都涉及大数据的应用，不断增长的数据量，需依靠创新技术和技术过硬的数据科学家。近几年，社会对数据科学家的需求已大大增加。过去几年，大学此专业迅速扩招，但研究预测仍表明，产业内的数据科学人才将会持续短缺。

斯旺西大学的数据科学理学硕士，重视三个核心技术课题:

数据挖掘

机器学习

可视化

这个课程提供一个稳固的数据科学概念和技术基础，帮助从数据中提取信息和构建知识，学生将学习各种现实世界应用程序的计算规则、方法和机制，这些应用程序需要数学基础、编程技能、批判性思维和独创性。研究技能的发展是本课程的主要任务，使学生能够对现阶段的数据科学学科持有批判性观点，同时能够将此观点应用于快速变化的技术环境中，并着眼于未来的发展。

根据该课程的教学内容，学生们将进行项重大的课题研究。在我们广泛的行业合作伙伴和国际领先科研团队的专业知识中，学生们将受益无穷。

数据科学课程主要内容：

大数据和数据挖掘

本模块由J. Deng博士讲授，向学生介绍数据挖掘的基础概念，包括数据预处理技术、应用概率与统计、数据挖掘算法(涵盖关联规则、分类、聚类、离群值检测与概率图形)和大数据框架。本课程不设置考试，但会结合课堂表现和课程作业评分。

本课程学时为30小时，分为20小时讲座授课和10小时的实验室工作。此模块学完后，学生将掌握从存储到处理大型异构数据集的能力，将具备在大型数据集中提取信息，并获得数据挖掘算法和技术的经验，以便在现实世界的应用程序中使用这些技能。

该模块的实践工作通过Python编程完成，学生将发现Python的关键科学数据库，如NumPy, SciPy, Scikit-Learn,Matplotlib, Tensofflow, Hadoop和Spark前三周课程将包括Python编程的支持时间和这些数据库的使用权限。

本课程旨在练习实用的转换技能，包括解决问题、处理大型数据集、数据和问题分析、以及评估和部署新方法和新算法的能力。

大数据和机器学习

本模块由M. Edwards博士和X. Xie教授讲授，深入探讨一些最广泛使用、最先进的人工智能和机器学习技术，以及它们在大数据问题上的应用。本课程特点是学时为30小时，分为20小时讲座授课和10小时的实验室工作;并通过课堂表现、课程作业和考试结合的方式评分;学生不仅能学到理论知识，还将习得如何把这些理论知识用于解决现实世界中的问题。该模块主题包括大数据概念、数据挖掘、理论学习监督和自主学习以及强化学习。

通过本课程，学生将系统地了解分析复杂和异构数据的基本概念;并了解机器学习和它在大数据问题上的应用。学生们会理解学习中的重要概念，以及传统和最先进的机器学习技术的基本原理;还能应用学到的方法与技术，利用机器学习综合解决方案;并具备必要的实际技能应用于大数据问题。学生将练习几种可转换的技能:包括学习和使用电脑系统和软件包评估新技术，一般数学分析，解决问题，以及抽象建模与推理的能力。

科学硕士论文课题

60学分的硕士论文模块允许学生在导师的指导下进行一个独立的课题，提供深入地探索某个特定主题的机会一仅对攻读计算机科学硕士学位的学生开放。

完成这个课题的学生，将证明自己有能力在领该域进行独立的研究，能够计划和执行一个重要的项目工作;并且能够在相关领域工作的背景下批判性地评估自己的工作。

完成这样一个项 目可以锻炼几种关键的可转换能力，包括解决问题、文献检索、书写报告和比较分析等。

斯旺西大学科研实力

全新的、价值3250万英镑的世界级计算工厂位于数字企业的区域生态系统与科研核心，引领科研合作，吸引了-流的科研工作者来到斯旺西。在这里，与行业伙伴通力合作，验证新概念，和像你一样的数字开发者共同学习

数据科学专业就业前景

计算机科学专业的毕业生将获得许多具有挑战性的就业机会。我院毕业生们就职于IBM,谷歌，摩托罗拉，迪士尼以及索尼等公司。

数据科学专业入学要求:

取得计算机科学专业或其他相关专业2:2荣誉学位证书。

母语非英语的学生，要求雅思6.0 (单项不低于5.5)或同等水平。

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