本课程是计算机科学硕士项目的一部分，具体为数据科学与分析理学硕士（MSc）。课程依托大学在这些领域的强大研究声誉，由专家教师团队授课。内容涵盖当前的研究进展与实践，帮助学生深入掌握如何从不同来源收集数据、清洗和准备数据，并有效进行数据分析与建模。
学生可选择以下三种选项之一：
- 数据科学与分析理学硕士（MSc Data Science and Analytics）
- 数据科学与分析理学硕士（含实习年）（MSc Data Science and Analytics with Placement Year，包含工作经验）
- 数据科学与分析理学硕士（含高级研究）（MSc Data Science and Analytics with Advanced Research，侧重研究能力培养）
每条路径都为学生提供扎实的数据科学基础，同时根据个人目标提供更多实践机会或高级研究机会。
国家/地区
英国
学校
赫特福德大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年 -16 个月
学费
2026/2027学年的学费为17950英镑
申请要求
为确保本课程持续保持前沿性，并帮助你为现代职场做好准备，该课程将于2026年3月前进行审核。
语言要求
雅思总分6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | - | - | - | - |
托福（TOEFL）：研究生要求总分79，其中阅读18分、写作17分、听力17分、口语20分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 79 | 18 | 17 | 20 | 17 |
培生英语考试（PTE）：研究生要求总分59（单项不低于59）。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 59 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2028
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2028-01-22 | - | -  NaN天 | - |
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2027-01-22 | - | - NaN天 | - |
| 2027-09-25 | - | - NaN天 | - |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-01-22 | - | - 0天 | - |
| 2026-09-25 | - | - NaN天 | - |
课程描述
该课程为数据科学与分析领域的硕士课程，共包含7门必修模块，总计180学分。课程结构如下：
- 数据挖掘（15学分，必修）
- 神经网络与机器学习（30学分，必修）
- 数据科学基础（30学分，必修）
- 应用数据科学与分析（15学分，必修）
- 数据科学与分析硕士项目（60学分，必修）
- 团队研究与开发项目（15学分，必修）
- 负责任的技术（15学分，必修）
所有模块均为必修，涵盖数据科学的核心理论、技术应用及实践项目，强调机器学习、数据分析和伦理技术的综合能力培养。其中，硕士项目占60学分，是课程的重要组成部分，旨在通过独立研究提升学生的专业实践能力。整个课程注重团队协作与技术责任，帮助学生在真实场景中发展数据科学技能。
- 数据挖掘（15学分，必修）
- 神经网络与机器学习（30学分，必修）
- 数据科学基础（30学分，必修）
- 应用数据科学与分析（15学分，必修）
- 数据科学与分析硕士项目（60学分，必修）
- 团队研究与开发项目（15学分，必修）
- 负责任的技术（15学分，必修）
所有模块均为必修，涵盖数据科学的核心理论、技术应用及实践项目，强调机器学习、数据分析和伦理技术的综合能力培养。其中，硕士项目占60学分，是课程的重要组成部分，旨在通过独立研究提升学生的专业实践能力。整个课程注重团队协作与技术责任，帮助学生在真实场景中发展数据科学技能。
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