该统计数据分析理学硕士课程由数学与统计学系及计算机科学系联合开设，专为具有不同学术背景的学生设计。课程提供通往数据科学领域的转换路径，教授统计学、Python 和 R 的核心技能，无需任何编程基础。你将扎实掌握高级统计方法，并学习如何将其应用于医疗、工业和环境科学等领域的实际数据问题。课程还强调数据使用中的伦理议题，确保你养成负责任且严谨的专业实践能力。本课程注重实践应用，最终通过一篇毕业论文完成学业，为你成为数据科学家、数据分析师或继续攻读研究生研究做好充分准备。课程于一月开课，兼具技术深度与现实应用价值，独具特色。
国家/地区
英国
学校
埃克塞特大学
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
29,100英镑
语言要求
总分6.5，且各单项不低于5.5
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
总分90，其中口语部分最低20分，写作、听力和阅读部分最低18分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 90 | 18 | 18 | 20 | 18 |
67，且各项沟通技能均不低于59分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 67 | 59 | 59 | 59 | 59 |
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-01 | - | 2026-01-05  0天 | 已截止 |
课程描述
该课程专为无数学或计算机背景但希望转入数据科学领域的学生设计，无需编程经验。课程涵盖必要的数学、统计学知识，并教授使用Python和R等语言进行机器学习、数据建模与编程。核心内容包括数据治理与伦理模块，由人文、艺术与社会科学学院教师授课，强调技术的社会责任及数据科学家的伦理职责。
课程分为三个学期：
第一学期（1月–3月）学习《数据处理》（MTHM501）、《Python编程》（COMM109）、《数据治理与伦理》（SOCM033）和《数据科学与统计建模导论》（MTHM502）。
第二学期（5月–7月）学习《数据科学与统计应用》（MTHM503）、《统计数据建模》（MTHM506）、《机器学习》（ECMM422）和《社交网络与文本分析》（ECMM447）。
第三学期（9月–12月）完成毕业项目（论文，MTHM064，60学分），可自选课题或选择来自外部机构、教学团队或校内研究中心（如计算社会科学中心C2S2）提供的项目。
所有列出模块均为必修，共9门，总计150学分。具体模块可能因师资、研究兴趣或学生需求而调整。
课程分为三个学期：
第一学期（1月–3月）学习《数据处理》（MTHM501）、《Python编程》（COMM109）、《数据治理与伦理》（SOCM033）和《数据科学与统计建模导论》（MTHM502）。
第二学期（5月–7月）学习《数据科学与统计应用》（MTHM503）、《统计数据建模》（MTHM506）、《机器学习》（ECMM422）和《社交网络与文本分析》（ECMM447）。
第三学期（9月–12月）完成毕业项目（论文，MTHM064，60学分），可自选课题或选择来自外部机构、教学团队或校内研究中心（如计算社会科学中心C2S2）提供的项目。
所有列出模块均为必修，共9门，总计150学分。具体模块可能因师资、研究兴趣或学生需求而调整。
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