数据科学理学硕士（MSc）

本课程涵盖大规模数据分析所需的核心统计、分析概念（如机器学习）及技术工具（如云平台、Spark）。学生将学习：统计建模、数据可视化与预测；机器学习中的聚类与自动分类；海量数据处理技术；以及计算机视觉、社交媒体分析、智能传感和物联网等领域的应用方法。课程包含基于案例的研究项目，以展示关键技能在工业与科研实践中的应用，并完成一项综合性大型研究项目。 课程结构包括五个必修模块、三个选修模块和一个研究项目。所有学生均需修读概率统计、机器学习与深度学习、大数据处理等核心内容。选修分为两个方向： 方向一：数据科学方向 侧重从多模态数据中提取价值与知识，应用于商业与科研。课程包括应用统计、数据挖掘、机器学习原理、自然语言处理、大数据处理、神经网络与深度学习、数字媒体与社交网络、数据科学与AI的风险与决策等。 方向二：数据工程方向 聚焦构建可扩展的数据环境，用于处理和管理海量数据，开发数据驱动产品。课程包括应用统计、数据挖掘、机器学习原理、云计算、大数据处理、神经网络与深度学习、数据语义、分布式系统等。 评估方式为67%课程作业与考试，33%研究项目（通过论文、答辩和口头考核）。学位获英国计算机学会（BCS）认证，部分满足注册特许IT专业人员和特许工程师的学术要求。