该认证学位课程讲授统计学和数据分析的核心原理,并深入学习概率论与不确定性建模。你还将涵盖应用统计学的关键领域,获得在数据分析师、医疗保健和人工智能等实际应用场景中的实用技能。
你可以根据个人兴趣和职业目标选择选修模块,包括语言等科目,以拓宽技能并提升简历竞争力。
在诺丁汉大学,你将通过讲座、解题课和辅导课,向数据分析与建模领域的专家学习。你将在计算机实验室中运用行业标准的统计软件,将统计理论应用于实践,获得实际操作经验。这种理论与实践相结合的培训模式,为你将来从事涉及数据与决策的各类职业做好充分准备。
语言要求
雅思6.0分,各项不低于5.5分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
**80**(写作和听力部分不低于 **17**,阅读部分不低于 **18**,口语部分不低于 **20**)
**65**(每个单项不低于**59**)
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 65 | 59 | 59 | 59 | 59 |
课程描述
应用数学、核心数学、概率与统计1、代数是四门数学相关课程或学科模块,通常出现在高中或大学预科阶段的数学课程体系中。其中,核心数学(Core Mathematics)涵盖基础数学知识,如函数、微积分和几何,旨在建立扎实的数学基础;应用数学(Applied Mathematics)侧重于将数学方法应用于物理、工程或经济等实际问题,包括力学或数学建模等内容;概率与统计1(Probability and Statistics 1)介绍概率论基本概念、数据分布、排列组合及统计推断初步;代数(Algebra)则聚焦于方程、不等式、序列、矩阵以及抽象代数结构的基本原理。这些模块常作为国际课程体系(如A-Level或IB)中的数学课程组成部分,学生可根据学术需求选择必修或选修内容,以支持后续在科学、技术、工程、数学(STEM)等领域的学习。