Data Science and Analytics MSc
数据科学与分析理学硕士硕士
本课程原名为商业智能与分析理学硕士(Business Intelligence and Analytics MSc),旨在帮助您将大量收集的数据转化为有价值的洞察,以支持更科学的决策。课程融合了人工智能(AI)、机器学习(ML)和决策科学,并结合商业分析与数据科学。您将学习如何运用实际案例研究和应用,解决因数据量增长和IT系统演进而引发的现实问题。
课程重点聚焦于两个主要领域:第一,培养在关键技术和工具方面的技能,如数据挖掘、分布式数据管理、人工智能、机器学习和数据仓库;第二,加强您对算法和定量方法(如人工智能、机器学习和运筹学)的理解,以便在不同行业中进行数据分析并构建决策模型。最后的项目将让您深入应用所学知识。
您将通过讲座、实践课程、小组合作以及行业标准工具(如Python、R、SQL、Tableau、Oracle等)进行学习。评估方式主要为课程作业和实践任务。此外,您还将聆听行业专家讲座并参与实地考察,深入了解数据科学在企业中的实际应用。
语言要求
如果你的母语不是英语,你需要取得总分6.5分且写作单项不低于6.5分、其他各项均不低于6.0分的雅思成绩。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.5 |
总分88,其中听力不低于17分,写作不低于24分,阅读不低于18分,口语不低于20分。
课程描述
本课程包含五个核心模块,旨在培养学生在商业分析、数据挖掘与决策支持方面的综合能力。《商业分析》为应用统计与运筹学基础模块,涵盖描述性、预测性和规范性分析,使用EXCEL和R等工具辅助决策。《数据挖掘与机器学习》介绍面向数据科学的现代机器学习与数据挖掘技术,采用R和Python等工具,结合公共部门或企业实际数据集进行实践。《数据仓库与商业智能》讲授数据仓库设计、多维建模、多源数据集成、云数据仓库及NOSQL OLAP技术,支撑商业智能与数据分析。《数据可视化与仪表板》涵盖图形感知、动态仪表板与静态信息图表,使用R和Tableau培养学生的可视化专业能力。《硕士项目》要求学生围绕批准主题开展独立研究,整合课程所学知识,完成包含研究、规划、批判性评估与反思的综合性项目,并通过四次混合式工作坊获得支持。所有模块均强调应用导向与软件工具的实际运用。