University of London

석사 데이터 과학

실제 데이터 과학 문제에 기술을 적용하고 새로운 기술, 통계 분석 및 계산 기술에 대한 심층적 인 이해를 얻는 방법을 배웁니다.

이 학위를 공부함으로써 당신은 :

• 전문가의 한 연구 할 수있는 옵션이 Pathways 인공 지능 또는 금융 기술을;
• 조직 성과 향상을 위해 데이터 과학자들이 요구하는 기술을 다루고;
• 자신 만의 데이터 분석 프로젝트를 만들 기회를 갖습니다.
• 전 세계적으로 가치있는 권위있는 자격을 취득하십시오.

어떻게 공부하니?

MSc Data Science 학위는 모듈 가용성에 따라 1 년 또는 최대 5 년 내에 완료 할 수 있습니다. 각 모듈은 22 주 이상 연구되며 주당 평균 5-7 시간의 학습 시간이 필요합니다.

등록 여부를 선택할 수 있습니다.

• 웹 지원 학습자로서 : 이것은 교사가 토론 그룹을 통해 지원을 제공하는 온라인 그룹에 참여한다는 의미입니다.
  또는
• 공인 교육 센터 (사용 가능한 경우) 대면 수업에 참석하고 코스에서 다른 학생들과 만날 수 있습니다.

학습 자료

등록하면 VLE (Virtual Learning Environment)를 통해 컴퓨터, 태블릿 및 기타 모바일 장치의 다양한 리소스 및 학습 자료에 액세스 할 수 있습니다.

온라인 지원

등록하면 학생 포털에 액세스 할 수 있습니다. 그런 다음 University of London 이메일 계정 및 기타 주요 리소스에 액세스 할 수 있습니다.

• VLE 에서 모든 인쇄물, 시청각 자료 및 포럼의 전자 사본에 액세스하여 강의 자료를 토론하고 다른 사람들과 공동 작업 할 수 있습니다.
• 온라인 도서관은 전자 책, 전자 저널, 회의 진행 등을 포함하여 1 억 개가 넘는 학술 전자 항목에 액세스 할 수 있습니다. 또한 학생들은 도서관의 도서관 간 대출 서비스를 통해 도서관에 보관되지 않은 항목을 요청할 수 영국 도서관.
• Senate House Library는 등록 된 모든 거리 및 유연한 학습 학생들을위한 무료 참조 액세스를 제공합니다.
• 런던 기반 지원 팀의 학업 지원 및 피드백 이용. 교사는 모듈을 소개하고 쿼리에 응답하며 토론을 모니터링하고 평가에 대한 지침을 제공합니다.

공인 교육 센터 중 하나에 지원을 등록하면 강의에 참석하고 혜택을보고 교사 지원을받을 수 있습니다.

평가

모든 프로그램에 대해 각 핵심, 필수 및 선택 모듈 (최종 프로젝트 제외)은 코스워크 요소 (30 %)와 필기 시험 요소 (70 %)에 의해 종합적으로 평가됩니다.

최종 프로젝트는 일련의 코스워크 제출물과 보이지 않는 최종 시험에 의해 종합적으로 평가됩니다. (코스 최종 점수의 70 % 및 시험 30 %).

모든 교과 과정과 프로젝트는 VLE를 통해 제출됩니다. 전세계 모든 시험 센터에서 시험을 볼 수 있습니다.

프로그램 구조

이 프로그램은 4 개의 핵심 모듈, 2 개의 필수 모듈, 4 개의 옵션 모듈 및 최종 프로젝트로 구성됩니다.

4 가지 핵심 모듈 :

• 데이터 과학을위한 수학과 통계
• 기계 학습
• 파이썬에서 데이터 프로그래밍
• 빅 데이터 분석

두 개의 필수 모듈과 함께

• 데이터 시각화
• 데이터 과학 연구 주제

다음에서 선택되는 4 개의 옵션 모듈 :

• 자연 언어 처리
• 소셜 네트워크 및 그래프 분석
• 인공 지능
• 데이터 과학 R
• 신경망
• 블록 체인 프로그래밍
• 재무 데이터 모델링
• 금융 시장의 수학

그리고 마지막 프로젝트.

참가 요구 사항

우리는 프로그램에 2 개의 입학 경로를 제공하므로 학업 요건을 충족하지 못하는 경우 대체 경로를 통해 신청할 수 있습니다.

진입로 1

Data Science 프로그램에 등록하려면 다음이 있어야합니다.

• 최소한 영국 2 급 명예 학위에 필적하는 것으로 간주되는 관련 과목의 학사 학위 (또는 수용 가능한 동등한 학점)는 대학에서 허용되는 기관입니다.

관련 과목에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

• 생의학 통계
• 비즈니스 컴퓨팅
• 컴퓨터 과학
• 창조적 인 계산
• 데이터 과학
• 경제학
• 공학
• 재원
• 게임 프로그래밍
• 기계 학습 및 인공 지능
• 마케팅 및 금융
• 수학 및 통계학
• 물리학

진입로 2

• 최소한 영국 2 급 명예 학위에 필적 할만한 것으로 간주되는 모든 과목에서 학사 학위 (또는 수용 가능한 동등한 학점)는 대학에서 허용되는 기관입니다.

상기 이외에도 등록 전에 온라인 준비 과정을 이수해야합니다. 온라인 준비 과정 인 Foundations of Data Science : K-Means Clustering in Python은 약 30 시간의 학습이 필요합니다.

영어 요구 사항

이 프로그램을 공부하려면 높은 수준의 영어가 필요합니다. 지난 3 년 내에 다음 중 하나를 달성 한 경우 언어 요구 사항을 충족하게됩니다.

• IELTS : 필기 시험에서 6.0 이상, 전체 6.5 이상.
• TOEFL iBT : 최소 92 점, 읽기 및 쓰기 22 점, 말하기 및 듣기 20 점.

또는 18 개월 이상의 교육 또는 영어로 실무 경험이있는 경우 언어 요구 사항을 충족 할 수 있습니다.

컴퓨터 요구 사항

기술 수준이므로 인터넷에 연결되어 있고 최소 화면 해상도는 1024x768 인 컴퓨터에 정기적으로 액세스해야합니다. 비디오 자료를 보려면 Adobe Flash Player가 필요하며 비디오 파일을 재생하려면 VLC와 같은 미디어 플레이어가 필요합니다.

직업 기회

빅 데이터 관리 및 분석은 현대 금융, 소매, 마케팅, 사회 과학, 개발 및 연구, 의학 및 정부의 필수 부분이되었습니다.

우리 프로그램의 이점은 데이터를 사용하여 조직의 성과를 향상시킬 수있는 데이터 과학자의 기술 부족을 해결하기 위해 유연합니다. 전문 Pathways 통해 높은 가치의 기술을 습득 할 수 있습니다.

• 석사 데이터 과학
  이러한 기술은 기술 회사, 생의학 연구 부문, 자선 및 자발적 부문 및 공공 연구 부문의 고용주와 함께 다양한 경력을 쌓을 것입니다.
• 석사 데이터 과학 및 인공 지능
  주요 기술 회사, 로봇 공학, 군사, 학계 및 공공 연구 분야의 고용주와 다양한 경력을 쌓으십시오.
• 석사 데이터 과학 및 금융 기술
  재무 계획, 보험, 마케팅 및 투자 은행을 포함하여 금융 부문의 고용주와 다양한 경력을 쌓았습니다.

관심사를 바탕으로 학습 : AI 또는 Fin-Tech 전문화하고 전공 기술을 습득하여 경력 포부를 향상 시키십시오.