培养目标
本硕士课程旨在加速您在工程或数据科学方面的职业生涯，使您能够选择适合自己的道路。可以是数据科学家、机器学习工程师或计算统计学家。
这是一门在线兼读课程。这给了你参与的机会，即使你不能在伦敦学习或全职。
通过实践项目，你会建立一个作品集来展示你的新技能。从概率建模和深度学习到非结构化数据处理和异常检测。
通过数学和统计学的基础知识，你将能够增强你在分析技能方面的信心。
您将有机会获得使用行业标准工具(包括PySpark)实现可扩展解决方案的专业知识。这为您提供了处理大而复杂数据的工具。
涵盖机器学习伦理和局限性的课程将使您能够在工作中合乎道德地应用这些技术。
申请截止日期
我们建议您尽快申请，因为这个项目的名额可能很快就会被填满。
如果最终申请截止日期公布，本页将更新。
录取要求
我们的最低要求是统计、数学、工程、物理或计算机科学的2.1学位。
中国：要考虑被录取攻读硕士学位，如理学硕士、硕士学位、工商管理硕士等，申请人必须获得211工程大学的学士学位，最终总分达到80%或以上。得分在85%以上的考生优先。申请研究的申请人还必须拥有硕士学位80%或以上。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 应用数学 | Applicable Maths | |
| 数据科学与人工智能伦理学第1部分 | Ethics in Data Science and Artificial Intelligence Part 1 | |
| 数据科学编程 | Programming for Data Science | |
| 探索性数据分析和可视化 | Exploratory Data Analytics and Visualisation | |
| 大数据:PySpark的统计可扩展性 | Big Data: Statistical scalability with PySpark |
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