一、专业介绍
在过去的5年里，从科技和金融到能源、零售、医疗保健和网络安全，几乎所有行业对数据科学家的需求都出现了巨大的增长。
随着所收集数据的数量、多样性和复杂性不断增加，当今组织面临的主要挑战是如何理解数据，更重要的是如何使用数据为业务决策提供信息。
为了解决这个问题，公司需要数据科学家，他们不仅需要精通各种统计和数据分析工具，而且能够超越经典统计和机器学习，从数据中获得真正的洞察力。理学硕士数据科学计划专为应对这一挑战而设计。
与许多其他数据科学课程不同，该理学硕士课程超越了统计学和大数据，将计算思维 (CT)方法用于数据科学，一种应用逻辑思维、排序和算法来为许多学科和行业的问题创建解决方案的方法。
该计划的多学科重点还意味着它向来自各种学术背景的合格申请人开放，包括科学、技术、工程和医学 (STEM)，以及商业和社会科学。
二、课程内容
必修课
阿伯丁大学入门
编程简介
数据科学概论
统计和时间序列分析
选修课
选择以下选项之一：
机器学习
机器学习
必修课
高级统计和特殊应用程序
音频、图像和视频分析
数据科学案例研究
选修课
选择以下选项之一：
数据挖掘和可视化（15个学分）
数据可视化
必修课
数据科学项目
三、入学要求
2:2（低二等）任何科目的荣誉学位或同等学历都将被考虑。
雅思要求：总体-6.5
听力5.5；阅读5.5; 口语5.5；写作6.0
四、学费
21,500英镑
