谢菲尔德大学数据科学理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

所有组织都面临如何分析和使用数据的挑战。谢菲尔德大学数据科学理学硕士项目使学生学习数据科学的概念，以及如何在复杂的组织和社会环境中支持数据驱动的问题解决方法。深入了解数据科学的理论和实践及其在不同组织环境中的应用。该课程将向学生提供一套基本原则，支持从数据中合乎道德地提取信息和知识。案例研究将有助于展示这些原则在现实生活问题中的实际应用。该计划集中于数据科学的三个关键方面：基本数据相关原则、支持基础设施和组织环境。学生将获得处理结构化和非结构化数据、分析和可视化数据、数据挖掘的实用技能，并获得所使用的软件工具及其在真实环境中使用的实际经验。学生将获得数据管理员的技能，了解算法（例如，用于数据挖掘或处理“大数据”）可以做什么，以及何时为组织的利益使用这些算法。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，GPA要求80分以上，优先考虑GPA以上的申请者

申请要求

具有2:1本科荣誉学位，专业不限 （官网无专业限制，但其实有录取偏好，需要一定的CS基础，不适合无基础跨申）

申请时间

2025Fall

开放时间

截止时间

2024-09-16

2024-10-14 Round 1

2024-11-30 Round 2

2025-01-14 Round 3

2025-02-28 Round 4

2025-04-14 Round 5

2025-05-31 Round 6

2025-07-14 Round 7

课程设置

数据可视化

Data Visualization

数据科学导论

Introduction to Data Science

数据分析

Data Analysis

数据与社会

Data and Society

数据挖掘与可视化

Data Mining and Visualisation

数据库设计

Database Design

论文

Dissertation

研究方法与论文准备

Research Methods and Dissertation Preparation

商业智能

Business Intelligence

信息治理与道德规范

Information Governance and Ethics

研究社交媒体

Researching Social Media

大数据分析

Big Data Analytics

以用户为中心的设计与人机交互

User-Centred Design and Human-Computer Interaction

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顾问解析

所有组织都面临着如何分析和使用数据的挑战。在本课程中，学生将学习数据科学概念，以及如何在复杂的组织和社会环境中支持数据驱动的方法解决问题。该项目以数据科学基本数据相关原则的三个关键方面为中心，支持基础设施和组织环境。学生将获得处理结构化和非结构化数据，分析和可视化数据，数据挖掘的实践技能，以及获得所用软件工具及其在现实环境中使用的实践经验。将获得数据经理的技能，他了解算法（例如，用于数据挖掘或处理“大数据”）可以做什么以及何时使用它们来造福组织。就业服务：作为一门不断发展的学科，数据科学技能和知识在多个行业的雇主中需求旺盛。学校与雇主和行业合作伙伴密切合作，开发学校的课程，为学生提供相关的技能和经验，以发展他们未来的职业生涯。课程将为学生提供管理组织中数据复杂性的能力，并将数据科学家的工作与担任更多管理或政策制定角色的人员相结合。

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