統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士
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MSc Statistical Data Science
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項目簡介
專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時間
9月
項目時長
1年
項目學(xué)費
31390英鎊/年
培養(yǎng)目標(biāo)
伯明翰大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項目將深入探索基礎(chǔ)和高級統(tǒng)計原理、理論和概念，并輔以數(shù)據(jù)分析技能的全面培訓(xùn)。該課程旨在包含廣泛的編程技術(shù)和機器學(xué)習(xí)方法，為學(xué)生提供必要的工具，以便在現(xiàn)實場景中有效地應(yīng)用這些技術(shù)。該計劃的核心是培養(yǎng)學(xué)生使用統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的多種方法對復(fù)雜問題進行批判性分析的能力。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的問題解決方法使您能夠在各個領(lǐng)域產(chǎn)生創(chuàng)新見解，使學(xué)生處于統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的前沿。此外，該計劃還強調(diào)增強書面表達(dá)技巧，確保學(xué)生能夠以書面形式清晰、專業(yè)地傳達(dá)復(fù)雜的統(tǒng)計概念，同時培養(yǎng)獨立工作的能力
申請要求
具有2:1榮譽學(xué)位，需要數(shù)學(xué)和/或統(tǒng)計學(xué)，或包含高等數(shù)學(xué)和/或統(tǒng)計學(xué)成分的專業(yè)背景<br>
該課程針對的是那些已經(jīng)完成包含大量數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)內(nèi)容的本科學(xué)位并希望繼續(xù)攻讀碩士研究生課程的學(xué)生
GPA要求
該學(xué)校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分?jǐn)?shù)要求，伯明翰大學(xué)會根據(jù)“985院校”、“211院校”、“軟科排名”等設(shè)置院校名單，對內(nèi)地院校劃分等級，以此來設(shè)置不同的申請要求。
查詢
{{college_name}}申請{{univName}}{{majorName}}的GPA分?jǐn)?shù)要求為{{searchRes.score}}分
{{univName}}{{majorName}}不接受{{college_name}}的申請
{{univName}}{{majorName}}針對{{college_name}}沒有明確的list要求
查看更多院校GPA要求
語言要求
類型
總分要求
小分要求
雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個部分，除總分以外，每個部分會有單獨的小分。部分專業(yè)除對雅思和托福有總分要求外，會有單獨的小分要求。其中L代表聽力，R代表閱讀，W代表寫作，S代表口語。
雅思
6
L:5.5 | R:5.5 | W:5.5 | S:5.5
托福
80
L:19 | R:19 | W:19 | S:21
PTE
64
L:59 | R:59 | W:59 | S:59
申請時間
2025Fall
2024-10-01
開放時間
2025-05-12
Round1
2025Fall Round1
開始時間：2024-10-01
結(jié)束時間：2025-05-12
距申請截止還剩172天
課程設(shè)置
序號
課程介紹
Curriculum
1
貝葉斯推理和計算
Bayesian Inference and Computation
2
深度學(xué)習(xí)
Deep Learning
3
數(shù)據(jù)可視化
Data Visualisation
4
統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)
Foundations of Statistical Inference
5
機器學(xué)習(xí)的大規(guī)模優(yōu)化
Large Scale Optimization for Machine Learning
6
統(tǒng)計建模
Statistical Modelling
7
統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)
Statistical Machine Learning
8
統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學(xué)項目
Statistical Data Science Project
9
高級機器學(xué)習(xí)
Advanced Machine Learning
10
計算統(tǒng)計
Computational Statistics
11
深度學(xué)習(xí) 2
Deep Learning 2
12
醫(yī)學(xué)統(tǒng)計
Medical Statistics
13
非參數(shù)統(tǒng)計
Nonparametric Statistics
14
數(shù)值方法和數(shù)值線性代數(shù)
Numerical Methods and Numerical Linear Algebra
15
隨機過程
Stochastic Processes
16
時間序列和預(yù)測
Time Series and Prediction
成功案例
伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
X同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
首都師范大學(xué)
本科專業(yè)
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)（含師范、非師范兩個專業(yè)方向）
基本背景
應(yīng)屆生，GPA3.02，雅思6.5
伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
Y同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
深圳大學(xué)
本科專業(yè)
電子商務(wù)
基本背景
大四，GPA84.7，雅思6，不考
伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
C同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
上海大學(xué)
本科專業(yè)
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
基本背景
大四，GPA84.3，雅思6
伯明翰大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
F同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
暨南大學(xué)伯明翰大學(xué)聯(lián)合學(xué)院
本科專業(yè)
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
基本背景
大四，GPA80.1，雅思6.5
伯明翰大學(xué)健康數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
B同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
湖北經(jīng)濟學(xué)院
本科專業(yè)
數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)
基本背景
一年工作經(jīng)驗，GPA85.5，雅思6
伯明翰大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士研究生offer一枚
學(xué)生姓名
Z同學(xué)
畢業(yè)學(xué)校
華南理工大學(xué)
本科專業(yè)
工業(yè)工程專業(yè)
基本背景
一年工作經(jīng)驗，GPA86.64，雅思6.5
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