帝国理工学院|统计学（数据科学与机器学习）理学硕士 - 专业库

统计学（数据科学与机器学习） | 理学硕士

MSc Statistics (Data Science and Machine Learning)

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课程介绍

帝国理工学院统计学硕士（数据科学与机器学习）项目旨在帮助学生熟悉各种数据科学技术及其在各种环境中的应用，学生能够将其统计知识应用于与数据科学相关的最先进的研究问题。该课程旨在培养学生对数据科学技术及其在统计学中的应用的理解，学生将探索数据科学和机器学习中使用的各种统计方法，并深入研究该领域的当前发展。本课程将探讨这些方法在不同领域的应用，这些环境包括科学、政府、工业和商业环境，学生还将使用从课程中获得的研究技术在数据科学领域进行独立调查。

学费及语言要求

雅思要求	托福要求	学制	学费
7	100	1年	39900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

应用统计学

Applied Statistics
NO.02

计算统计学

Computational Statistics
NO.03

统计推断基础

Fundamentals of Statistical Inference
NO.04

统计概率

Probability for Statistics
NO.05

数据科学

Data Science
NO.06

统计研究

Statistics Research
NO.07

大数据：使用PySpark进行统计可伸缩性分析

Big Data: Statistical Scalability with PySpark
NO.08

深度学习

Deep Learning
NO.09

非参数统计

Nonparametric Statistics
NO.10

高维数据统计学习

Statistical Learning for High-Dimensional Data
NO.11

概率生成模型

Probabilistic Generative Models
NO.12

高级模拟方法

Advanced Simulation Methods
NO.13

高级统计金融

Advanced Statistical Finance
NO.14

统计金融概论

Introduction to Statistical Finance
NO.15

空间统计学

Spatial Statistics
NO.16

统计遗传学与生物信息学

Statistical Genetics and Bioinformatics
NO.17

随机过程

Stochastic Processes
NO.18

生存模型

Survival Models
NO.19

时间序列分析

Time Series Analysis

应用统计学

Applied Statistics

计算统计学

Computational Statistics

统计推断基础

Fundamentals of Statistical Inference

统计概率

Probability for Statistics

数据科学

Data Science

统计研究

Statistics Research

大数据：使用PySpark进行统计可伸缩性分析

Big Data: Statistical Scalability with PySpark

深度学习

Deep Learning

非参数统计

Nonparametric Statistics

高维数据统计学习

Statistical Learning for High-Dimensional Data

概率生成模型

Probabilistic Generative Models

高级模拟方法

Advanced Simulation Methods

高级统计金融

Advanced Statistical Finance

统计金融概论

Introduction to Statistical Finance

空间统计学

Spatial Statistics

统计遗传学与生物信息学

Statistical Genetics and Bioinformatics

随机过程

Stochastic Processes

生存模型

Survival Models

时间序列分析

Time Series Analysis

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