英国哪个大学的大数据专业好 _科学

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英国伦敦大学学院ucl的数据科学专业怎么样?互联网时代，各行各业都产生了大量的数据。所有企业要想立于不败之地，都需要对这些数据进行挖掘、分析，并应用于商业决策，因此对数据科学人才的需求很大。国内开设该专业的大学很少，英国很多大学都开设了数据科学专业，其中伦敦大学学院就是很优秀的一个。那么，问题来了，英国伦敦大学学院ucl的数据科学专业怎么样？入学要求高吗？前景好吗？接下来我们就来看看云学教育科技集团的小编吧！
专业介绍
UCL的数据科学硕士课程将为学生提供使用现代计算方法设计复杂技术解决方案的分析工具，并强调严格的统计思维。UCL的数据科学在统计学院下提供，这更像是统计学院和计算机科学学院之间的合作项目。一些课程将与计算机科学学院的人一起进行。
专业课程
UCL数据科学硕士从一些入门课程开始，结合了核心统计学和机器学习方法的培训，涵盖了更多统计计算和建模方面的专业知识。学生将选修一门计算机科学的必修课和至多两门选修课，其余课程(包括研究项目)主要来自UCL统计学院。
本课程通过讲座、辅导和课程相结合的方式教授，包括一些实际工作。课程的评估通过笔试和课程作业进行。这项研究通过论文和15分钟的讲座进行评估。
课程内容
必修课包括模块
统计数据科学介绍机器学习介绍机器学习介绍调查的统计设计统计设计统计计算统计计算
选修模块作为选修课
(至少应从统计研究所的课程中选择两门课程)
应用贝叶斯方法贝叶斯应用方法
决策与咨询。风险决策和风险
预测预报
运营风险和保险分析的定量建模运营风险和保险分析的定量建模
统计学专题
金融统计方法I金融随机方法I
金融统计方法2金融随机方法2
统计系统随机系统
(计算机学院的课程中至少要选两门)
情感计算和人机交互感知计算和人机交互
图形模型图形模型
统计自然语言处理
信息检索与应用。数据挖掘信息检索和数据挖掘
论文/报告论文/报告
所有学生进行一个独立的研究项目，期末论文一般在10000-12000字。
学生的专业背景要求
申请人背景:申请人至少是高二本科学历，是学量化专业的同学。申请人的本科专业背景是高度认可的。除了数学、计算机、工程、物理、统计专业的学生，生物、化学、经济专业的学生也可以申请。申请人应具备数学方法和线性代数的知识，以及熟悉概率、统计和计算机编程的入门知识。需要有高级编程语言(如R/matlab/python)的经验。相关行业经验也会考虑。
申请人还可以通过学校的选修课或网络课程自学C++、数据结构、概率论与数理统计、随机过程、多元统计、机器学习等课程，也可以参加相关的竞赛和实习，在实践中锻炼自己的编程能力和数据处理能力。
语言要求:
雅思:总分6.5分，每项分测验至少6.0分。托福:总分92分，阅读和写作各占24/30，口语和听力各占20/30 。
就业方向
由于统计和计算分析工具的结合在各种组织和企业中至关重要，数据科学专业人员可能会越来越受欢迎。最好的从业者应该对基本原理有透彻的理解。例如，在营销、医疗保健和银行应用中，你可以在研究生阶段将计算技能与统计专业知识结合起来。科学家需要广泛的背景知识，这样他们才能适应快速发展的挑战。统计学相关专业的应届毕业生获得了研究分析师或顾问的职位，这些领域的工作机会也在增加。
【英国哪个大学的大数据专业好】毕业生的典型就业岗位包括:
数据科学家
数据科学家检查哪些问题需要回答，以及在哪里可以找到相关数据。他们有商业头脑和分析技能，以及挖掘、清理和展示数据的能力。利用企业数据科学家获取、管理和分析大量非结构化数据。然后对结果进行综合，并传达给关键的利益相关者，以促进组织中的战略决策。
必备技能:编程技能(SAS、R、Python)、统计和数学技能、讲故事和数据可视化、Hadoop、SQL、机器学习。
数据分析师
数据分析师在数据科学家和业务分析师之间架起了一座桥梁。通过对现有数据的分析和处理，可以获得有价值的信息，并将这些信息提供给企业制定经营战略。或者从事研究方向，挖掘分析学科数据，获取新的学科知识。
所需技能:对数据敏感，优秀的数据处理能力，精通R/Python和hive/SQL编程，良好的编程能力，机器学习和统计知识。
数据工程师
数据工程师管理指数级快速变化的数据。他们专注于数据管道和基础设施的开发、部署、管理和优化，以便将数据转换和传输给数据科学家进行查询。
所需技能:编程语言(Java，Scala)，NoSQL数据库(MongoDB，CassandraDB)，框架(Apache Hadoop) 。
算法工程师
研究该算法是为了提高数据处理速度，节省处理数据的存储空时间。使输入和输出过程更加高效。
所需技能:优秀的编程技能，精通Python、GO、R、Scala、c/c++或Java数学能力优秀，精通有监督/无监督机器学习算法；对深度学习有广泛深入的了解。分析和解决问题的能力强。