学生背景：UIC-DS数据科学
录取院校：伦敦大学学院
录取专业：数据科学硕士
EASY EDU
数据科学硕士
专业链接：
https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/data-science-msc
该计划结合了核心统计和机器学习方法的培训，从入门级开始，以及一系列涵盖统计计算和建模方面更专业知识的可选模块，学生将学习一个必修模块和最多两个额外的计算机科学模块，其余模块（包括研究项目）主要来自统计科学。
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背景要求
●至少拥有英国大学定量学科的二等一学士学位，或具有同等标准的海外资格。
●希望有大学水平的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证据。
●需要有使用高级编程语言（如RMatab/python）的经验，相关的专业经验也将被考虑在内。
●拥有相关量化学科(如数学、统计学、经济学、精算学)本科学位的学生可以参加该课程。
●雅思：总分6.5，小分6
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课程介绍
机器学习简介
基础教育双周
调查统计设计
统计计算
统计数据科学导论
研究项目
随机系统
预测
决策与风险
金融中的随机方法
金融随机方法 II
操作风险和保险分析的定量建模
应用贝叶斯方法
大规模推理
图形模型
应用机器学习
信息检索和数据挖掘
统计自然语言处理
应用深度学习
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职业前景
➡职责：分析复杂数据，构建预测模型，提供数据驱动的决策支持。
➡行业：科技、金融、医疗、零售、咨询等。
➡技能：机器学习、统计分析、编程（Python、R等）、数据可视化。
➡职责：收集、处理和分析数据，生成报告，帮助公司优化业务流程。
➡行业：几乎所有行业都需要数据分析师，尤其是金融、市场营销、电子商务等。
➡技能：SQL、Excel、数据可视化工具（Tableau、Power BI等）。
➡职责：设计、开发和部署机器学习模型，优化算法性能。
➡行业：科技公司、人工智能初创企业、自动驾驶、金融科技等。
➡技能：深度学习、神经网络、TensorFlow、PyTorch等。
➡职责：构建和维护大数据基础设施，处理海量数据。
➡行业：科技、金融、电信、物流等。
➡技能：Hadoop、Spark、NoSQL数据库、云计算（AWS、Azure等）。
➡职责：通过数据分析提供商业洞察，帮助公司制定战略决策。
➡行业：咨询、金融、零售、制造业等。
➡技能：数据仓库、ETL工具、商业智能工具（如Tableau、Power BI）。
➡职责：设计、构建和维护数据管道，确保数据的高效流动和处理。
➡行业：科技、金融、医疗、电信等。
➡技能：数据库管理、ETL工具、编程（Python、Java等）。
➡职责：研究和开发新的人工智能算法和技术。
➡行业：学术界、科技公司、研究机构。
➡技能：深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉。
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