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曼彻斯特大学数据科学硕士2大分支名称变更

阅读 840
2024-03-13

  作为当下最热门、最好就业的专业之一,数据科学(Data Science)深受众多申请者欢迎,数据科学专业毕业生也往往更能获得大厂的青睐。近日,英国曼彻斯特大学数据科学两大项目专业名称变更:

  1. MSc Data Science (Environmental Analytics)

  变更为:MSc Data Science (Earth and Environmental Analytics)

  2. MSc Data Science (Applied Urban Analytics)

  变更为:MSc Data Science (Urban Analytics)

  曼大的数据科学理学硕士为了给不同学科背景的学生提供培训,特地开设了6个不同分支:

  1. Data Science (Business and Management)

  数据科学(商业和管理)

  2. Data Science (Computer Science Data Informatics)

  数据科学(计算机科学数据信息学)

  3. Data Science (Earth and Environmental Analytics)

  数据科学(地球与环境分析)

  4. Data Science (Mathematics)

  数据科学(数学)

  5. Data Science (Social Analytics)

  数据科学(社会分析)

  6. Data Science (Urban Analytics)

  数据科学(城市分析)

  课程将为学生提供计算技能、数据分析技能、数据管理技能和项目设计技能等核心数据科学技能的培训,同时涵盖不同学科领域的实践应用课程。

曼彻斯特大学

  变更后的项目具体信息如下:

  MSc Data Science (Earth and Environmental Analytics)

  数据科学(地球与环境分析)理学硕士

  项目简介

  学术界、政策制定者和工业界越来越多的证据表明,“环境信息(EI)”是一个具有全球战略重要性的新兴研究领域。其主要目的是了解和应对环境、气候、自然生态系统、人类社会和经济系统以及健康之间的复杂相互作用。

  主要关注领域包括:

  - 气候变化(例如,有弹性的城市、清洁能源、智能交通选择、可持续生产)。

  - 生物多样性和养护(例如,栖息地保护和恢复、污染控制、实现自然资本)、自然灾害(例如,预测和预报、早期预警系统、有弹性的基础设施)。

  - 环境与健康(例如,空气质量、水和卫生、社会和环境不平等)。

  学制

  full time 1年

  学费

  32000英镑

  申请要求

  2:1荣誉学士学位

  托福100(22)/雅思7.0(6.5)

  应该在三个领域表现出能力、知识和/或兴趣:1.数据分析和/或统计;2.计算科目;3.分支特定要求。

  对于这个分支,学校希望申请人证明对与环境分析相关的主题感兴趣和/或经验。例如:

  - 环境主题(如环境、气候、自然生态系统、人类社会和经济系统以及健康)的工作经验

  - 在数据科学、GIS 或基于环境的数据分析方面的工作经验

  - 以环境为主题的方法或主题的培训证明

  申请时间

  Round 3:2024.05.05截止

  Round 4:2024.07.01截止

  课程设置

  【必修课】

  统计和机器学习1:统计基础

  了解数据库

  应用数据科学

  了解数据及其环境

  扩展研究项目

  【选修课】

  测量和预测2

  计算地下地球科学

  关键口译技巧

  地球与环境数据科学

  环境监测和建模

  污染管理实务 2

  数字地形分析

  环境遥感

  地理信息系统与环境应用

  合成孔径雷达(SAR)在环境监测中的应用基础

  空间生态学

  气候、环境与发展

  邻里规划项目

  MSc Data Science (Urban Analytics)

  数据科学(城市分析)理学硕士

  项目简介

  这个创新的数据科学硕士课程为来自广泛学科的毕业生提供了一个发展数据科学技能的机会。

  学校提供核心数据科学技能的培训,嵌入该途径提供的学科背景下,学生将发展:

  - 计算技能;

  - 数据分析技能;

  - 数据管理技能和知识;

  - 项目设计技能。

  学制

  full time 1年

  学费

  32000英镑

  申请要求

  2:1荣誉学士学位

  托福100(22)/雅思7.0(6.5)/PTE76(70)

  应该在三个领域表现出能力、知识和/或兴趣:1.数据分析和/或统计;2.计算科目;3.分支特定要求。

  对于这个分支,学校希望申请人证明对与城市分析相关的主题感兴趣和/或经验。例如:

  - 具有城市主题工作经验(例如空间现象数据分析、公共政策或房地产市场分析)

  - 具有空间或基于GIS的数据分析工作经验

  - 以城市为主题的方法或主题(例如 GIS)培训的证明

  申请时间

  Round 3:2024.05.05截止

  Round 4:2024.07.01截止

  课程设置

  【必修课】

  统计和机器学习1:统计基础

  了解数据库

  应用数据科学

  了解数据及其环境

  扩展研究项目

  【选修课】

  土地与发展

  房地产投资与金融

  高级房地产金融

  物业估价

  数字规划-空间和政策分析

  邻里规划项目

  数字规划-决策支持系统

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