Data Science Conversion MSc

该数据科学硕士课程具有多学科性质，涵盖数据管理、分析、建模、可视化及人工智能（AI）等内容，由来自数学、统计学、AI与机器学习、信息管理和用户体验设计等领域的跨学科团队授课。学生需在无补考的情况下通过所有模块方可参加专业实习，实习由学生自行寻找并经课程负责人批准，学校提供支持。

入学前需参加为期“训练营”的先修课程，内容包括编程、统计学和数据建模基础。

课程包括四个30学分的核心模块和一个60学分的毕业项目。完成课程后可选择额外一年的120学分专业实习。

核心模块包括：

• 数据库与数据管理（30学分）：涵盖数据收集、存储、安全、结构化与非结构化数据库、数据仓库及大数据概念。


• 数据分析与可视化（30学分）：从基础统计到软件支持的数据分析，应用于商业战略、人口统计和社会分析。


• 应用数据编程（30学分）：注重使用编程语言进行数据操作，强调实际应用而非理论。


• 机器学习与深度学习（30学分）：介绍经典机器学习、模式识别、神经网络与深度学习，注重实践应用。

毕业项目（60学分）：独立研究项目，要求学生综合运用研究方法、项目管理和学术规范解决现实问题。

专业实习（120学分，可选）：为期10至12个月的带薪实习，旨在提升就业能力和专业技能，学生需自主申请并获批准。