MSc in Social Data Science
社会数据科学 理学硕士硕士
社会数据科学理学硕士课程是一个多学科项目,面向有兴趣使用定量和计算工具探讨重要社会与政治议题的学生。该课程旨在培养毕业生以能够为学术界、政策制定者和公众提供信息的方式分析数据,将技术方法与现实社会挑战相结合。
申请要求
申请人通常需持有或预估获得英国一等荣誉学士学位(任何专业)。中国学生若来自“双一流”、原985或211高校,通常需本科均分90%以上;其他院校则需95%以上,低于95%者须另具硕士学历且成绩合格。美本申请者通常需GPA 3.7/4.0以上。
申请人须具备定量能力,如修读过微积分与矩阵代数相关课程(如A-Level数学、IB数学SL、AP微积分AB/BC等),并通过成绩单、考试成绩或实践经历予以证明。
此外,须展示编程能力,可通过大学计算机科学、数据科学等相关课程或行业经验体现;仅完成线上课程而无实际应用经验者不予认可。无需提交GRE/GMAT成绩,亦不要求已有学术发表。
语言要求
总分7.5;听力7.0,口语7.0,阅读7.0,写作7.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 7.5 | 7.0 | 7.0 | 7.0 | 7.0 |
总分110.0;听力22.0,口语25.0,阅读24.0,写作24.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
托福 | 110 | 24 | 22 | 25 | 24 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-10-05 | - | 2026-01-09 0天 | 已截止 |
课程描述
本课程项目由两个学期内的五门必修核心课程和两门选修课程组成。第一学期开设《数据科学与机器学习导论》,内容包括Python社会数据科学基础和机器学习入门,涵盖监督与无监督学习;同时开设《应用分析统计学》,重点讲授社会科学家用于理解、描述和分析定量数据的工具与技术。另一门核心课《社会数据研究设计》介绍社会科学中定量与定性研究方法的概念与方法论基础。《数据与社会I》探讨社会科学发展中的核心数据议题,并展望数据在特定领域中的新兴角色,《数据与社会II》则进一步聚焦未来情境下的数据演变及其多维度影响。第二学期开设两门为期八周的选修课,近年选项包括:算法公平与问责、基于大语言模型的应用机器学习、数据驱动的网络科学、互联网经济学以及社会数据科学实践。请注意,并非所有选修课每年均开设。