倫敦大學(xué)學(xué)院-數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)碩士

倫敦大學(xué)學(xué)院

Data Science and Machine Learning MSc

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)碩士

課程領(lǐng)域：計算機(jī)科學(xué)
所屬院系：工程科學(xué)?項目概述Data science brings together computational and statistical skills for data-driven problem solving. This rapidly expanding area includes deep learning, large-scale data analysis and has applications in e-commerce, search/information retrieval, natural language modelling, finance, bioinformatics and related areas in artificial intelligence.
數(shù)據(jù)科學(xué)將解決基于數(shù)據(jù)問題的計算機(jī)和統(tǒng)計技能結(jié)合到一起。這個快速擴(kuò)張的學(xué)科包括深度學(xué)習(xí)，大范圍數(shù)據(jù)分析和在電子商務(wù)、信息搜索、自然語言建模、金融、生物信息學(xué)等人工智能的相關(guān)領(lǐng)域。
課程結(jié)構(gòu)必修單元：Applied Machine Learning (15 credits)
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)（15學(xué)分）
Introduction to Machine Learning (15 credits)
機(jī)器學(xué)習(xí)概述（15學(xué)分）
Introduction to Statistical Data Science (15 credits)
統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)概述（15學(xué)分）

選修單元：

第一組選擇?(30 學(xué)分)
Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning (15 credits)
高級深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)度學(xué)習(xí)（15學(xué)分）
Birkbeck College: Cloud Computing (15 credits)
貝克學(xué)院：云計算（15學(xué)分）
Information Retrieval and Data Mining (15 credits)
信息激活和數(shù)據(jù)挖掘（15學(xué)分）
Introduction to Deep Learning (15 credits)
深度學(xué)習(xí)概述（15學(xué)分）
Machine Vision (15 credits)
機(jī)器視野（15學(xué)分）
Statistical Natural Language Processing (15 credits)
統(tǒng)計自然語言處理（15學(xué)分）
Web Economics (15 credits)
網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)（15學(xué)分）

第二組選擇( 30 學(xué)分)
Applied Bayesian Methods (15 credits)
應(yīng)用貝利葉方法（15學(xué)分）
Decision and Risk (15 credits)
決策和風(fēng)險（15學(xué)分）
Forecasting (15 credits)
預(yù)測（15學(xué)分）
Statistical Design of Investigations (15 credits)
調(diào)研的統(tǒng)計設(shè)計（15學(xué)分）

選修?(45 學(xué)分)
Affective Computing and Human-Robot Interaction (15 credits)
計算和人機(jī)互動（15學(xué)分）
Bioinformatics (15 credits)
生物信息學(xué)（15學(xué)分）
Computational Modelling for Biomedical Imaging (15 credits)
生物醫(yī)藥成像計算建模（15學(xué)分）
Graphical Models (15 credits)
圖形模型（15學(xué)分）
Stochastic Systems (15 credits)
隨機(jī)系統(tǒng)（15學(xué)分）
Supervised Learning (15 credits)
學(xué)習(xí)指導(dǎo)（15學(xué)分）

項目申請要求

GPA:Bachelor's degree with a minimum overall average mark of?85%.
本科學(xué)士學(xué)位綜合均分不低于85%。

語言成績要求：
IELTS：綜合得分7.5，單項不低于7.0
TOFEL：綜合得分103，閱讀24 寫作30 口語20 聽力30

其他要求：
Knowledge of mathematical methods including linear algebra and calculus at first-year university level is required. Depending on the modules selected, students undertake assignments that contain programming elements and prior experience in a high-level programming language (R/matlab/python) is useful. Relevant professional experience will also be taken into consideration.

達(dá)到大一水平的數(shù)學(xué)方法，包括線性代數(shù)和計算是入學(xué)要求。根據(jù)所選擇的課程，學(xué)生會有編程相關(guān)作業(yè)，之前如果從事過高級編程語言（R/Matlab/Python）的學(xué)習(xí)將有利于該項目的學(xué)習(xí)。相關(guān)的工作經(jīng)驗也會納入考慮。

學(xué)費(fèi)和申請日期

2018/19學(xué)年學(xué)費(fèi)海外學(xué)生：26,670英鎊2018/19學(xué)年申請日期：開放申請：16 October 2017結(jié)束申請：15 June 2018

就業(yè)方向

Data science professionals are increasingly sought after as the integration of statistical and computational analytical tools becomes more essential to organisations. This is a very new degree and information on graduate destinations is not currently available. However, MSc graduates from across the department frequently find roles with major tech and finance companies including:數(shù)據(jù)科學(xué)專家結(jié)合統(tǒng)計和計算機(jī)分析工具，越來越受到各行業(yè)組織和公司的青睞。這是一個很新的專業(yè)學(xué)位，目前畢業(yè)生去向還不明了。但是從相關(guān)學(xué)科院系的畢業(yè)生去向可以了解到，以下是主要就業(yè)機(jī)會的技術(shù)和金融公司，包括：
Google Deepmind
谷歌Deepmind
Microsoft Research
微軟研究部
Dunnhumby
Dunnhumby
Index Ventures
Index風(fēng)投
Cisco
思科
Deutsche Bank
德意志銀行
IBM
IBM
Morgan Stanley
摩根斯坦利

以上就是關(guān)于【倫敦大學(xué)學(xué)院-數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)碩士】的解答，如需了解學(xué)校/賽事/課程動態(tài)，可至翰林教育官網(wǎng)獲取更多信息。

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