伯明翰大学|统计数据科学理学硕士 - 专业库

统计数据科学理学硕士

MSc Statistical Data Science

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伯明翰大学 - 工程与物理科学学院英国

课程介绍

伯明翰大学统计数据科学理学硕士项目将深入探索基础和高级统计原理、理论和概念，并辅以数据分析技能的全面培训。该课程旨在包含广泛的编程技术和机器学习方法，为学生提供必要的工具，以便在现实场景中有效地应用这些技术。该计划的核心是培养学生使用统计学和数据科学的多种方法对复杂问题进行批判性分析的能力。这种数据驱动的问题解决方法使您能够在各个领域产生创新见解，使学生处于统计数据科学领域的前沿。此外，该计划还强调增强书面表达技巧，确保学生能够以书面形式清晰、专业地传达复杂的统计概念，同时培养独立工作的能力

学费及语言要求

雅思要求	托福要求	学制	学费
6	80	1年	31390英镑/年

申请时间线

申请时间/录取要求	GMAT&GRE
	非必须

课程结构

NO.01

贝叶斯推理和计算

Bayesian Inference and Computation
NO.02

深度学习

Deep Learning
NO.03

数据可视化

Data Visualisation
NO.04

统计推断基础

Foundations of Statistical Inference
NO.05

机器学习的大规模优化

Large Scale Optimization for Machine Learning
NO.06

统计建模

Statistical Modelling
NO.07

统计机器学习

Statistical Machine Learning
NO.08

统计数据科学项目

Statistical Data Science Project
NO.09

高级机器学习

Advanced Machine Learning
NO.10

计算统计

Computational Statistics
NO.11

深度学习 2

Deep Learning 2
NO.12

医学统计

Medical Statistics
NO.13

非参数统计

Nonparametric Statistics
NO.14

数值方法和数值线性代数

Numerical Methods and Numerical Linear Algebra
NO.15

随机过程

Stochastic Processes
NO.16

时间序列和预测

Time Series and Prediction

贝叶斯推理和计算

Bayesian Inference and Computation

深度学习

Deep Learning

数据可视化

Data Visualisation

统计推断基础

Foundations of Statistical Inference

机器学习的大规模优化

Large Scale Optimization for Machine Learning

统计建模

Statistical Modelling

统计机器学习

Statistical Machine Learning

统计数据科学项目

Statistical Data Science Project

高级机器学习

Advanced Machine Learning

计算统计

Computational Statistics

深度学习 2

Deep Learning 2

医学统计

Medical Statistics

非参数统计

Nonparametric Statistics

数值方法和数值线性代数

Numerical Methods and Numerical Linear Algebra

随机过程

Stochastic Processes

时间序列和预测

Time Series and Prediction

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