数据科学硕士

    数据科学硕士

    概览

    数据科学硕士专业将帮助学生训练严格的统计思维,使用现代计算方法分析解决数据相关的复杂技术问题。该专业学制为两年,包括40学分的bsport模块和40学分的毕业论文。具有数学、工学、计算机科学和社会科学等背景的本科毕业生可申请该硕士专业。课程包括数学、统计学和计算机科学等核心必修课程,以及适合不同应用领域(如人工智能、生物信息、金融等)的选修课程。学生可以根据自己的兴趣和职业规划,通过必修和选修课程的组合进行个性化的培养训练。

    此外,作为与江苏省产业技术研究院的联合培养硕士项目之一,该专业学生的硕士论文可以由江苏省产业技术研究院的产业导师和西浦的学术导师共同指导。该项目为大学和企业之间的知识和信息交流提供了一个平台,并促进双方在工程数学、应用统计学、生物信息学、材料科学等关键领域的合作。

    本专业授予英国利物浦大学的硕士学位,学位可在中国教育部办理认证。

    知识与技能

    本专业学生将学习数学、统计、信息科学和计算机科学的一系列专业课程,尤其可加深对统计学、计算机科学领域及其应用的理解。通过核心必修课程和学生感兴趣的选修课程,学生将获得信息技术、金融、生物统计、生物信息、材料科学、精算学等领域的数据科学相关知识,为进入心仪行业开启职业生涯做好准备。本专业毕业生将能够:

    • 熟练使用统计方法解决与数据科学相关的实际问题。
    • 具备运用高等数学知识分析解决问题的技能。
    • 使用数据分析、管理和可视化相关的软件工具。
    • 评估和应用多种学术和行业报告分析方法。
    • 运用专业知识提出合理的论据和陈述。
    • 与领导和同事进行有效沟通。
    • 评估研究论文和专业文本,独立进行知识和信息的汇总分析。

    从金融经济到生物医学,从制造业到基础设施,数据科学在当今世界的各个方面都发挥着至关重要的作用。本专业将为学生提供先进的技能、知识和经验,为其职业生涯铺平道路。

    白龙博士

    专业负责人

    课程

    *课程列表仅供参考,在校师生请登录e-Bridge平台查询实际开课信息。


    第一学期
    • 数据挖掘和大数据分析

    • 数据库管理

    • 数据科学的数学和统计学

    第二学期
    • 统计学习及Python应用

    • 数据科学优化算法

    • 高级统计学习理论

    第三学期
    • 毕业论文

    第四学期
    • 毕业论文


    第一学期
    • 生物统计学高级方法

    • 生物信息学研究方法

    • 机器学习基础

    • 线性统计模型

    • 金融计算方法 1

    第二学期
    • 统计实践SAS

    • 信息可视化

    • 时间序列分析

    • 金融计算方法 2

    • 神经网络与深度学习

    就业

    本专业毕业生可攻读更高等级学位(如博士学位)或直接进入以下多个行业就业:

    • 制造业
    • 新材料
    • 信息技术
    • 生物医学
    • 金融
    • 数据库管理
    • 生物信息学
    • 人工智能与机器学习
    • 物流与电子商务
    • 公共服务

    就业

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