本课程对统计学提供了现代化的诠释，超越了传统课程，旨在为你在当今数据驱动的行业中做好准备。你将学习如何有效使用数据和统计方法，并通过R和Python等关键工具获得实践经验。你所培养的技能将为你打开通往制药、科技、临床研究、心理学、政府等领域职业的大门，或为进一步深造（如攻读博士学位）打下基础。课程由统计学、金融和数据分析领域的专家授课，确保你在多个学科领域建立扎实的基础。课程的重要组成部分之一是完成一项应用型暑期论文项目，让你有机会运用统计方法解决实际问题，积累真实世界的经验。总体而言，该课程旨在提升你的就业竞争力，使你能够胜任各种以数据为核心的工作岗位。
国家/地区
英国
学校
伦敦玛丽女王大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
35,250英镑
申请要求
申请者需持有STEM（科学、技术、工程或数学）相关专业的本科学位，成绩至少为英国2:2荣誉学位（即中国本科四年制毕业，均分65%–75%，具体取决于院校）。非STEM背景的申请者若能证明具备足够的数学或统计学知识，亦可被考虑。录取要求会根据申请人所在院校有所调整。
语言要求
总分6.5，写作、听力、阅读和口语每项均不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
总分92，其中写作21，阅读19，听力18，口语21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 92 | 19 | 18 | 21 | 21 |
总分71，写作、听力、阅读和口语各单项均为65分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 71 | 65 | 65 | 65 | 65 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-15 | 2026-09-01  43天 | 开放中 |
课程描述
本课程为应用统计与数据科学硕士项目，学制三个学期。学生将学习统计学与机器学习的核心理论及软件应用，并了解其在商业、生物统计、医学统计和调查抽样等领域的实际应用。
课程结构包括：六门必修模块、两门选修模块，以及一个暑期研究项目与毕业论文。必修模块涵盖：应用统计建模、概率与统计基础、贝叶斯统计、Python机器学习、R语言计算统计、数据存储与可视化。选修模块可从生物统计与医学统计、调查抽样、商业时间序列分析、高级机器学习中选择两门。第三学期完成一项60学分的独立研究项目，撰写约30页的毕业论文，内容通常基于学术文献或实际数据分析，部分项目可能与企业合作。
评估方式由67%的课程作业和考试构成，33%为毕业项目。项目旨在培养学生扎实的数据科学研究能力，为攻读博士学位或进入行业做好准备。
课程结构包括：六门必修模块、两门选修模块，以及一个暑期研究项目与毕业论文。必修模块涵盖：应用统计建模、概率与统计基础、贝叶斯统计、Python机器学习、R语言计算统计、数据存储与可视化。选修模块可从生物统计与医学统计、调查抽样、商业时间序列分析、高级机器学习中选择两门。第三学期完成一项60学分的独立研究项目，撰写约30页的毕业论文，内容通常基于学术文献或实际数据分析，部分项目可能与企业合作。
评估方式由67%的课程作业和考试构成，33%为毕业项目。项目旨在培养学生扎实的数据科学研究能力，为攻读博士学位或进入行业做好准备。
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