Data Analytics and AI MSc
数据分析与人工智能理学硕士硕士
该跨学科课程为数据分析和人工智能领域提供了坚实的基础,主要由数学科学学院授课,并包含商学院提供的可选模块。课程展示了在当今数据驱动的世界中,如何运用数据和人工智能技术来支持决策制定。你可以选择在健康科学与药理学人工智能、商业分析或统计机器学习等方向进行专精学习,也可以保持学习内容的广泛性,以契合个人兴趣和职业发展目标。
本课程注重数学理论与实践技能的双重培养,帮助你不仅理解数据方法的工作原理,更理解其背后的成因,从而对算法和现实世界问题的解决获得更深入的洞察。其灵活的设计适用于多种学习者:包括希望进入数据科学或人工智能领域职业生涯的新人、希望提升技能的STEM专业毕业生、希望更新知识体系的专业人士,以及来自非STEM背景但希望转向数据相关岗位的人员。
申请要求
申请者需持有数学、物理、经济学、计算机科学、自然科学或工程领域的学士学位,成绩达到英国2:1水平,并具备扎实的数学背景,包括微积分、线性代数及概率统计基础。中国学生可通过以下路径满足要求:HND/SQA AD(BB/BBB/60%/Merit)加英国本科最后一年课程(仅限在英国完成),或三年制大专(Dazhuan)加1-2年本科衔接课程,且两阶段均需达到2:1成绩要求。3+1联合培养项目需第一阶段达2:1,录取依据第二阶段成绩;2+2项目则仅参考海外阶段成绩单。根据毕业院校层次,中国成绩对应标准为:高2:1/一等学位75%-82%,2:1为72%-80%,2:2为68%-75%。
语言要求
6.0,且每个单项不低于5.5
| 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(写作和听力至少17分,阅读至少18分,口语至少20分)
65(每个单项不低于59分)
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 65 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2027-09 | - | - 0天 | - |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | - | 2026-08-03 0天 | 已截止 |
课程描述
该课程包含一个20学分的必修核心模块“应用统计与概率”和一个60学分的核心项目“数据解析与人工智能项目”。学生还需从秋季学期和春季学期的可选模块中各选择若干课程,每门可选模块均为20学分。秋季可选模块包括:数据解析基础、基础商业分析、大规模数据管理、处理与可视化、数学医学与生物学、应用驱动的生物医学建模、高级统计推断、结合机器学习的统计建模以及优化、金融数学等。春季可选模块包括:分析专项与应用、机器学习与预测分析、应用多变量统计、贝叶斯数据分析、神经网络与人工智能、结构化数据科学、模型引导的药理学、人工智能时代的生物医学建模以及计算应用数学等。实际开设模块可能因教学安排、师资变动或课程更新而调整,具体以诺丁汉大学模块目录为准。由于时间安排限制,部分模块组合可能存在选课冲突。本信息更新于2025年10月16日,仅供参考,不构成最终课程承诺。