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數(shù)據(jù)科學(xué)（數(shù)學(xué)）理學(xué)碩士

MSc Data Science (Mathematics)

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(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	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(kāi)放時(shí)間

2024-12-07 Round1

2025Fall Round1 開(kāi)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(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-03-02 距申請(qǐng)截止還剩71天

2025-05-04 Round3

2025Fall Round3 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-05-04 距申請(qǐng)截止還剩134天

2025-07-01 Round4

2025Fall Round4 開(kāi)始時(shí)間：2024-10-10 結(jié)束時(shí)間：2025-07-01 距申請(qǐng)截止還剩192天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.manchester.ac.uk/study/masters/courses/list/11428/msc-data-science-mathematics/

語(yǔ)言要求

類(lèi)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

High 2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷。

擁有大量數(shù)學(xué)知識(shí)的本科學(xué)位，包括概率和統(tǒng)計(jì)，微積分或數(shù)學(xué)分析，以及線(xiàn)性代數(shù)。

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(guò)本科和高中階段的課程單元或職業(yè)經(jīng)歷來(lái)證明。

培養(yǎng)目標(biāo)

曼徹斯特大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（數(shù)學(xué)）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(lái)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(zhǎng)在各種環(huán)境中工作，并能夠迎接跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)合作的挑戰(zhàn)和回報(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(kù)	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	計(jì)算和復(fù)雜性	Computation and Complexity
9	不確定度量化導(dǎo)論	Introduction to Uncertainty Quantification
10	高級(jí)不確定度量化	Advanced Uncertainty Quantification
11	非參數(shù)回歸線(xiàn)性模型	Linear Models with Nonparametric Regression
12	金融中的時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)	Time Series Analysis and Forecasting in Finance
13	廣義線(xiàn)性模型與生存分析	Generalised Linear Models and Survival Analysis
14	多變量統(tǒng)計(jì)	Multivariate Statistics
15	縱向數(shù)據(jù)分析	Longitudinal Data Analysis
16	金融中的隨機(jī)建模	Stochastic Modelling in Finance
17	隨機(jī)控制及其在金融中的應(yīng)用	Stochastic Control with Applications to Finance
18	數(shù)字規(guī)劃-決策支持系統(tǒng)	Digital Planning - Decision Support Systems