本硕士数据分析师课程将教授您如何运用机器学习、数据挖掘工具和大数据概念，从复杂的數據集中发现有意义的模式。您将获得实际操作经验，分析来自IBM等行业合作伙伴以及大学真实研究项目的数据，涉及健康、网络安全和宇宙学等领域。通过实践项目，您将学习使用Python、Hadoop、KNIME、PostgreSQL和Tableau等专业分析工具。课程以一项深入的研究项目作为结尾，帮助您建立从事数据分析师或深度学习职业所需的学术与专业技能。本课程提供灵活的学习方式：您可以选择在线学习以获得更大便利，或通过我们与Kaplan的合作在新加坡进行学习。毕业生将掌握市场急需的技能，并有信心在不断发展的数据科学领域取得成功。
国家/地区
英国
学校
朴次茅斯大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年（9月入学）16个月（1月入学）
学费
19,200英镑（可能每年上涨）
申请要求
中国学生申请硕士课程通常需持有认可高等教育机构颁发的学士学位（一般为四年制本科）、高等教育自学考试全日制学士学位，或大学认可的专升本学位/硕士预科课程。学术成绩要求通常为：GPA 2.8/4 或 7/10 及以上。若未达到直录要求，可考虑入读朴茨茅斯国际学院（ICP）的硕士预科课程。此外，相关专业二等荣誉学士学位或同等学历亦可接受；同等经验如过往学习、工作、志愿活动及培训经历（含未完成课程）也将被综合评估。
语言要求
* 英语语言能力至少达到雅思6.0分，且各单项成绩不低于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 |
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 |
|---|---|---|---|
| 2027-01 | - | -  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
该课程核心模块包括：数据管理（15学分），学习NoSQL和云关系数据库等现代技术，并关注数据伦理；智能数据与文本分析（30学分），运用语义分析和聚类算法从非结构化数据中提取洞察；数据分析与AI编程（15学分），使用Python等语言开发程序解决数据问题；大数据与机器学习应用（30学分），基于真实研究数据（如网络安全、医疗等）应用扩展架构与AI方法；数据可视化与探索性分析（15学分），通过可视化工具构建决策导向的仪表板；以及硕士项目（60学分），独立完成一个结合技术、分析与伦理考量的现实问题研究。
可选模块包括：商业智能（15学分），利用云数据仓库支持战略决策；语料库语言学（15学分），提升IT相关文本的语言处理能力；信息系统网络安全（15学分），掌握访问控制、加密及法律伦理问题；可解释AI（15学分），学习XAI理论并使用SHAP、LIME等工具设计透明AI系统；以及统计机器学习（15学分），深入理解交叉验证、贝叶斯推断等数学基础。课程强调实践、伦理与行业应用，培养学生在数据分析、人工智能领域的综合能力。
可选模块包括：商业智能（15学分），利用云数据仓库支持战略决策；语料库语言学（15学分），提升IT相关文本的语言处理能力；信息系统网络安全（15学分），掌握访问控制、加密及法律伦理问题；可解释AI（15学分），学习XAI理论并使用SHAP、LIME等工具设计透明AI系统；以及统计机器学习（15学分），深入理解交叉验证、贝叶斯推断等数学基础。课程强调实践、伦理与行业应用，培养学生在数据分析、人工智能领域的综合能力。
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