培养目标
这门创新的数据科学理学硕士课程为来自广泛学科的毕业生提供了发展数据科学技能的机会。
我们的目标是帮助您发展成为敏捷、熟练的数据科学家，擅长在各种环境中工作，并能够应对跨学科团队合作的挑战和回报。
申请截止日期
第一轮：2021 年 12 月 3 日
第二轮：2022 年 1 月 14 日
第三轮：2022 年 3 月 18 日
第四轮：2022 年 4 月 29 日
第五轮：2022 年 7 月 1 日
第六轮：2022 年 8 月 19 日
录取要求
1.学费：£27,500/项目
2.语言：雅思7.0（6.5），托福100（22）
会考虑不符合这些分数的申请者，但您可能需要在课程开始前完成曼彻斯特大学的学期前英语语言课程。
要考虑参加本课程的学前英语语言课程，我们需要以下最低雅思（学术）分数：
6 周预备课程：雅思总分 6.5，单项 6.0
10 周预备课程：雅思总分 6.0，三个小分 6.0，只能有一个小分 5.5
如果您尚未完成当前的学术学习并且有兴趣学习学前课程，您必须持有雅思 UKVI（学术）考试证书，以确保您有资格获得单独的英语语言课程签证。
3.高于 2:1 荣誉学位（或海外同等学历）
您需要拥有大量数学课程的本科学位，包括概率与统计、微积分或数学分析以及线性代数。
在您的申请中，您应该证明在三个领域的才能、知识和/或兴趣：
数据分析和/或统计；
计算科目； 和
路径的具体要求。
这些可以通过本科和高中阶段的课程单元或专业经验来证明。
4.4 年学士学位，最低平均成绩在 82-90% 之间，来自排名良好的机构。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 商业分析用 Python 编程 | Programming in Python for Business Analytics | |
| 计算和复杂性 | Computation and Complexity | |
| 不确定性量化介绍 | Introduction to Uncertainty Quantification | |
| 高级不确定性量化 | Advanced Uncertainty Quantification | |
| 具有非参数回归的线性模型 | Linear Models with Nonparametric Regression | |
| 金融中的时间序列分析与预测 | Time Series Analysis and Forecasting in Finance | |
| 广义线性模型和生存分析 | Generalised Linear Models and Survival Analysis | |
| 多元统计 | Multivariate Statistics |
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