我们的MSc数据科学及其应用程序是专门为希望成为我们快速增长的数字经济一部分但没有足够的编程和统计技能的学生设计的转换课程。本课程您将把您置于数据科学的核心，将理论和方法应用于现实世界的问题，特别是使用和利用大数据。
在埃塞克斯，我们用来建模和操纵数据的技术指导着塑造我们现代社会的政治、金融和社会决策，是经济增长和企业成功的基础。
本课程向您介绍使用R语言进行编程以及文本分析。关系数据库和SQL开发并用于人文，生命科学，语言学，市场营销和社会科学的相关应用。本课程鼓励通过数据可视化进行统计思考，并指导您在科学框架内发展创造力。
Data Science and its Applications
我们的MSc数据科学及其应用程序是专门为希望成为我们快速增长的数字经济一部分但没有足够的编程和统计技能的学生设计的转换课程。本课程您将把您置于数据科学的核心，将理论和方法应用于现实世界的问题，特别是使用和利用大数据。
在埃塞克斯，我们用来建模和操纵数据的技术指导着塑造我们现代社会的政治、金融和社会决策，是经济增长和企业成功的基础。
本课程向您介绍使用R语言进行编程以及文本分析。关系数据库和SQL开发并用于人文，生命科学，语言学，市场营销和社会科学的相关应用。本课程鼓励通过数据可视化进行统计思考，并指导您在科学框架内发展创造力。
Our MSc Data Science and its Applications is a conversion course specifically designed for students wanting to be part of our fast-growing digital economy but do not have the sufficient programming and statistics skills. This course you will place you at the core of data science with the application of theory and methods to real-world problems, specifically to use and exploit big data.
At Essex, the techniques we use to model and manipulate data guide the political, financial and social decisions that shape our modern society and are the basis of growth of the economy and success of businesses.
The course introduces you to programming with the R language and as well as text analytics. Relational databases and SQL are developed and used for relevant applications from humanities, life sciences, linguistics, marketing and social science. The course encourages statistical thinking by data visualisations and guides you to develop your creativity within a scientific framework.
| 所属大学 | 埃塞克斯大学 |
| 关联学科 | 数学 |
| 开学时间 | 1月,10月 |
| 学制 | 1 年 |
| 学费 | 21,700 GBP |
| 项目网址 | https://www.essex.ac.uk/courses/pg01404/1/msc-data-science-and-its-applications |
专业领域：应用数学，生物统计，计算机科学，经济统计，经济学，数学，运筹，纯数学，统计学。先修科目：含至少三门数学科目，具体参考官网要求。
| 总分要求： | 6 |
| 分项要求： | 听力: 5.5 | 阅读: 5.5 | 写作: 5.5 | 口语: 5.5 |
| 总分要求： | 76 |
| 分项要求： | 听力: 17 | 阅读: 18 | 写作: 17 | 口语: 20 |
| 中文课程名 | 英文课程名 |
|---|---|
| 数据可视化 | Data Visualisation |
| 用R进行数据分析和统计 | Data analysis and statistics with R |
| 使用R进行编程和文本分析 | Programming and Text Analytics with R |
| 数据库和SQL数据处理 | Databases and data processing with SQL |
| 模拟实验和观测数据 | Modelling experimental and observational data |
| 信息检索 | Information Retrieval |
| 文本分析 | Text Analytics |
| 平易近人的数据科学导论 | An Approachable Introduction to Data Science |
| 计算金融的大数据 | Big-Data for Computational Finance |
| 动态规划与强化学习 | Dynamic programming and reinforcement learning |