本硕士课程“数据科学（社会分析）”旨在帮助您在快速发展的数据科学领域取得成功的职业生涯，重点聚焦于社会应用方向。随着科技、医疗、体育乃至航天等各行各业对数据科学家需求的不断增长，您将掌握数据分析、项目设计、计算方法和数据管理方面的核心技能。如果您对数据科学的技术层面感兴趣，并希望将其应用于社会问题，本课程将是理想之选。课程面向具有STEM（科学、技术、工程和数学）、商科及人文学科背景的学生开放，鼓励多元视角与深入讨论。完成课程后，您将具备高度受市场青睐的能力，提升在政策、商业、研究和人工智能等领域的就业前景——我们的毕业生已担任数据科学家、咨询顾问、公务员、研究人员和创业者等职位。此外，本课程还提供通往博士研究的路径，通过ESRC资助的1+3 NWSSDTP奖学金项目，为有意继续深造的学生提供全额资助。
国家/地区
英国
学校
曼彻斯特大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
每年35,200英镑
申请要求
申请者需持有高二等一荣誉学士学位（或海外同等学历），且本科课程中须包含大量社会科学内容，至少修读过两门以下领域的课程：社会学、心理学、人类学、经济学、历史、人文地理、政治学或公共卫生。中国学生需毕业于认可的优质高校，均分不低于80%或GPA不低于3.0（4.0制）。此外，具备社会科学领域统计建模应用经验、公共政策相关实践经历，或在数据分析、计算学科及项目特定方向展现能力者更具优势。
语言要求
* 雅思学术考试总分7分，且各单项分数不低于6.5分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 7.0 | 6.5 | 6.5 | 6.5 | 6.5 |
* 托福iBT总分100分，各单项成绩不低于22分。曼彻斯特大学的托福代码为0757
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 100 | 22 | 22 | 22 | 22 |
* PTE（培生英语考试）总分76，且各单项分数不低于70
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 76 | 70 | 70 | 70 | 70 |
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-07-05  0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | 2026-05-03 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | 2026-03-01 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | 2025-12-07 0天 | 已截止 |
课程描述
该课程计划包含15个课程单元，共需修满120学分（不含研究项目）。其中必修课6门，共90学分，包括：《统计与机器学习1：统计基础》（DATA70121）、《统计与机器学习2：人工智能、复杂数据与计算密集型统计》（DATA70132）、《理解数据库》（DATA70141）、《应用数据科学》（DATA70202）、《理解数据及其环境》（DATA71011）以及《扩展研究项目》（DATA72000，60学分，为独立研究部分）。选修课共9门，每门15学分，学生需选择部分修读。选修课程包括：《拓扑数据分析》（DATA70302）、《隐私、保密与披露控制》（DATA70402）、《数字规划——空间与政策分析》（PLAN60761）、《社会网络分析：概念与度量》（SOCY60361）、《调查研究方法》（SOST60421）、《纵向数据分析》（SOST70022）、《结构方程与潜在变量建模》（SOST70042）、《政策、干预与实验中的因果推断》（SOST70172）和《社会网络统计模型》（SOST71032）。整个课程体系强调统计学、机器学习、数据科学方法及其在社会科学研究中的应用，兼具理论深度与实践能力培养。
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