MSc Data Science
University of Hertfordshire
Nøkkelinformasjon
Velg plassering
Campus plassering
Hatfield, Det forente kongerike Storbritannia og Nord-Irland
Språk
Engelsk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
1 - 2 år
Tempo
Fulltid, Deltid
Studieavgift
GBP 13 950 *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
* internasjonale studenter på heltid, deltid £ 1160 per 15 studiepoeng / britiske studenter på heltid £ 9450, deltid £ 790 per 15 studiepoeng / EU -studenter på heltid £ 13950, deltid £ 1160 per 15 studiepoeng
Stipend
Utforsk stipendmuligheter for å finansiere studiene dine
Introduksjon
"På grunn av den pågående koronaviruspandemien kan undersøkelser bli erstattet av en alternativ form for vurdering i løpet av studieåret 2021/2022. Se programspesifikasjonen på disse sidene for ytterligere detaljer."
Hvorfor velge Herts?
- Undervisningskunnskap : Du vil bli undervist av internasjonalt anerkjente forskere med kompetanse på tvers av matematikk, statistikk, astrofysikk, medisinsk fysikk og informatikk (se nøkkelpersoner).
- Arbeidsplassmuligheter : Du har mulighet til å ta en ettårig betalt bransjestilling. Studenter har hatt plasseringer hos organisasjoner inkludert NatWest, Sparta Global og Sky.
- Bransjeforbindelser : Dra fordel av våre sterke forbindelser til databehandlingsindustrien. Vi samarbeider med arbeidsgivere som Microsoft og Hewlett Packard for at studenter skal delta i karrierer og messer.
Om kurset
Data er valutaen for alle unntatt den mest teoretisk baserte vitenskapelige forskningen, og den underbygger også vår moderne verden, fra dataflyten på tvers av internasjonale banknettverk og spredning av memer på tvers av sosiale nettverk til de komplekse modellene for værmelding. Den konstante generasjonen av data fra vårt digitale samfunn strømmer inn i hverdagen vår, og påvirker hvordan vi mottar helsehjelp for å påvirke våre shoppingvaner. Ordre om å håndtere, forstå og utnytte store mengder tilgjengelige data krever dyktig menneskelig innsikt, analyse og visualisering. Fagpersonene som jobber på dette feltet kalles 'datavitenskapere', som blander avanserte matematiske og statistiske ferdigheter med programmering, databasedesign, maskinlæring, modellering, simulering og innovativ datavisualisering. Disse profesjonelle er etterspurt i både offentlig og privat sektor i Storbritannia og over hele verden. Dette programmets mål og læringsutbytte er bygget opp rundt to veiledende prinsipper:
- Å gi en omfattende forståelse av de grunnleggende matematiske og statistiske konseptene som ligger til grunn for datavitenskap, og hvordan de implementeres i algoritmer og maskinlæringsteknikker for å løse en rekke databehandlings- og analyseproblemer.
- Å gi opplæring i de praktiske ferdighetene som er relevante for datavitenskap, hvor sentral er evnen til å skrive ren og effektiv kode på bransjegenkjente språk (spesielt Python og R), men inkluderer også datahåndtering, manipulasjon, gruvedrift og visualiseringsteknikker .
Hvorfor velge dette kurset?
- Dette programmet er særegent i sin filosofi om utvidelse av deltakelse og gir en rute for å få ferdigheter og opplæring i datavitenskap til de fra en bakgrunn som ikke tradisjonelt er knyttet til STEM -temaene matematikk, statistikk og programmering. Programmet er designet for å være attraktivt for et bredt spekter av studenter som søker opplæring eller opplæring i datavitenskap.
- Du vil dra nytte av ekspertisen til astrofysikere, fysikere, matematikere og informatikere med internasjonale forskningsprofiler. Deres daglige forskning innebærer anvendelse av og i noen tilfeller utvikling av nye datavitenskapelige ferdigheter, fra grunnleggende statistiske analyser, bruk av distribuert høyytelsesdatastyring og forskning på nye kunstige intelligensalgoritmer.
- Vi tar sikte på å gjøre programmet særegent når det gjelder blandingen av harde og myke ferdigheter, og det nære personlige forholdet vi utvikler med arbeidsgivere, som vil mates inn i programmet gjennom kontinuerlig vurdering av de siste bransjerelevante verktøyene, som kontinuerlig er utvikler seg etter hvert som ny teknologi og programvare blir tilgjengelig.
- Du vil oppleve en tverrfaglig tilnærming til datavitenskap ved å oppleve utfordringer innen informatikk, kreativ kunst, medisinsk og forretningsmiljø.
- Du vil få muligheten til å delta på et bredt spekter av forskningsfokuserte seminarer for å begeistre og vekke din intellektuelle nysgjerrighet.
Studentopplevelse
På University of Hertfordshire vil vi sørge for at tiden du studerer hos oss er så stressfri og givende som mulig. Vi tilbyr en rekke støttetjenester, inkludert; studenters velvære, akademisk støtte, overnatting og barnepass for å sikre at du får mest mulig ut av tiden din på Herts og kan fokusere på å studere og ha det gøy.
Tilleggsinformasjon
- Sandwichplassering eller studie i utlandet år: n/a
- Søknader åpne for internasjonale og EU -studenter: Ja
Galleri
Opptak
Stipend og finansiering
Læreplan
Hva skal jeg studere?
Læreplanen er strukturert for å sikre at de blir utsatt for de grunnleggende matematiske og statistiske prinsippene som ligger til grunn for all datavitenskap. Disse temaene vil alltid være relevante i det som er et felt i stadig utvikling. Teoretisk arbeid vil bli forsterket med praktisk anvendelse gjennom praktiske laboratorier og workshops, for å gjøre deg i stand til å forstå og sette pris på hvordan grunnleggende prinsipper gjenspeiles i et bredt spekter av databehandling og analyser. Du vil bli dyktig i viktige praktiske ferdigheter (f.eks. bruk av pandaer for å jobbe med datastrukturer i Python, og ggplot2 for visualisering i Python og R) ved å bruke 'virkelige' data der det er mulig. I noen tilfeller kan disse dataene hentes fra aktive forskningsprosjekter som utføres av medlemmer av lærerstaben.
Programmet fokuserer på å gi "ende-til-ende" opplæring slik at du blir kompetent ikke bare i behandling og analyse av data, men også i å manipulere og forberede data fra en rå tilstand, samt tolke resultater og effektivt kommunisere funn til andre. Dette vil gjøre deg i stand til å være forberedt på virkelige utfordringer og anvendelse og vil hjelpe deg å utvikle uavhengighet i din analytiske og kritiske tenkning. Dette vil bli pleiet i laboratoriebaserte praktiske økter slik at du kan sette teoriene dine ut i livet.
Nivå 6
- Multivariat statistikk II 15 studiepoeng II Valgfritt
- Lineær modellering II 15 studiepoeng II Valgfritt
Nivå 7
- Nevrale nettverk og maskinlæring II 30 studiepoeng II Obligatorisk
- Grunnlaget for datavitenskap II 30 studiepoeng II Obligatorisk
- Anvendt datavitenskap 2 II 15 studiepoeng II Obligatorisk
- Datavitenskapsprosjekt II 60 studiepoeng II Obligatorisk
- Data Science Core Skills Bootcamp II 0 Studiepoeng II Valgfritt
- Datahåndtering og visualisering II 15 studiepoeng II Valgfritt
- Data Mining and Discovery II 15 studiepoeng II Valgfritt
Program undervisningsavgift
Karrieremuligheter
Etter fullføring av programmet vil du kunne demonstrere (og anvende) en forståelse av et bredt spekter av teoretiske og praktiske ferdigheter som gjør at du kan gå inn i en rekke disipliner og bransjer. Du vil kunne:
- Forstå og kunne kritisk vurdere de ulike styrker og svakheter som ligger i ulike datavitenskapelige metoder.
- Design kreative strategier og løsninger for å takle ukjente datavitenskapelige problemer og kritisk vurdere utdata og resultater gjennom passende statistisk robust validering og andre ytelsesvurderingsteknikker.
- Effektivt kommunisere problemer, metoder, resultater og konklusjoner gjennom muntlig og skriftlig presentasjon til både ekspert og ikke-ekspert publikum.
- Ha en forståelse av både den underliggende forskningen bak datavitenskapelige teknikker (f.eks. banebrytende algoritmer og beregningsteknikker) og deres relevans og anvendelse på tvers av et bredt spekter av disipliner.
English Language Requirements
Sertifiser dine engelskkunnskaper med Duolingo English Test! DET er en praktisk, rask og rimelig online engelsktest akseptert av over 4000 universiteter (som dette) rundt om i verden.