在本课程中，您将学习数据科学概念以及如何在复杂的组织和社会环境中支持数据驱动的方法来解决问题。
课程描述
深入了解数据科学的理论和实践及其在不同组织环境中的应用。您将获得一组支持从数据中以道德方式提取信息和知识的基本原则。案例研究将有助于展示这些原则在现实生活中的实际应用。
该计划以数据科学基本数据相关原则、支持基础设施和组织环境的三个关键方面为中心。
您将获得处理结构化和非结构化数据、分析和可视化数据、数据挖掘的实用技能，以及获得所用软件工具及其在现实环境中使用的实践经验。您将获得数据经理的技能，了解算法（例如，用于数据挖掘或处理“大数据”）可以做什么以及何时使用它们来造福组织。
在整个计划中，将有机会使用各种工具获得实践经验，例如 R、Python 和 SPSS、Weka 或 Tableau/Spotfire，尽管您在开始之前不需要了解这些工具当然，提前阅读它们可能是有利的。您将对您的论文感兴趣的特定领域进行深入研究。
核心模块：
数据可视化
可视化是一种以直观方式总结数据的关键技术。它可以提供难以从原始数据中提取的见解。因此，可视化通常用于增强媒体和报告中的信息传递。该模块将侧重于设计能够提供有关数据集信息的视觉元素的理论框架。它将涵盖如何创建和批判不同的可视化来显示数据，以及数据可视化的设计考虑和良好实践。
15 学分
数据科学导论
数据科学是一个新兴领域，旨在发现和探索利用数据的新方法，以支持针对一系列领域和问题的决策。随着个人和组织产生大量实时异构数据（即大数据），对有效管理和分析数据的需求比以往任何时候都大。该模块旨在向学生介绍支撑数据科学的概念和理论，了解它们的使用方式和对组织的影响，并获得使用 R 和 R Studio 有效分析和呈现数据的实践经验。
15 学分
数据挖掘
随着数据库中收集和存储的信息量和类型的增长，人们越来越需要通过识别重要的模式和趋势来获得对数据的新见解。数据挖掘是完成此过程的过程。该模块将研究数据挖掘服务的两个主要目标：(i) 洞察力（确定行动所依据的模式和趋势），以及 (ii) 预测（根据输入数据对未来活动或结果进行建模）以及如何使用算法支持这些。将概述支持最常用的机器学习方法的算法，这些方法用于构建模型和识别数据模式。通过使用适当的软件完成每周任务（即 KNIME），可以获得实践经验。
将向学生介绍数据挖掘的关键主题，包括数据挖掘问题的类型（例如分类、聚类、规则挖掘）、机器学习中使用的常用算法（例如 SVM、决策树、k-均值、神经网络等） ，特征选择和评估问题（例如措施和标准化基准）。案例研究将在整个模块中使用，以突出数据挖掘方法在解决现实世界问题以及与其使用相关的各种伦理、社会和法律问题中的应用。
15 学分
数据分析
本模块介绍如何使用统计方法分析数据，例如描述性、双变量和多变量分析。它演示了分析数据、呈现分析结果（例如，以图形方式以及使用表格和文本）以及解释其含义的不同方式。学习该模块的学生将获得使用 SPSS 的实践经验。到模块结束时，学生将能够展示对统计数据分析的概念和理论的理解，描述和使用各种统计方法，以适当的方式呈现数据分析的输出并能够使用统计软件. 该模块将包括讲座、实践课程和学生主导的研讨会，与自主学习一起，将涵盖概念、
15 学分
数据与社会
该模块利用来自社会科学的关键概念和新兴辩论来解决社会和政治因素如何与（大）数据和不断发展的数据科学技术（如数据挖掘、可视化和分析）相互作用。关键问题和辩论将与市场营销、政治竞选和国家安全等领域的发展有关。该模块补充了更多面向技术和管理的模块，旨在帮助学生成为更具批判性和反思性的数据科学家、决策者和/或公民，能够成功应对与数据处理和使用相关的具有挑战性的社会、政治、法律和道德问题，并批判性地反思新兴数据实践如何被复杂的社会世界塑造并为之做出贡献。
15 学分
数据库设计
有效的数据管理是任何组织的关键，尤其是随着大型和异构数据集（例如交易、多媒体和地理空间数据）的可用性不断增加。数据库是有组织的数据集合，通常描述一个或多个组织的活动，是现代信息系统的核心组成部分。数据库管理系统 (DBMS) 是一种软件，旨在帮助维护和利用大量数据，并成为所有组织的必需品。该模块介绍了数据库和数据库管理、关系数据库设计以及当前数据库研究中处理组织环境中经常发现的不同类型数据的一些高级主题的风格。讲座分为三个主要领域：
15 学分
研究方法和论文准备
该模块帮助学生识别和准备论文提案。学生将： 熟悉学校正在进行的研究；确定并准备论文提案；对论文研究课题领域进行初步的文献检索；并介绍使用社会研究方法和统计数据进行信息管理。
15 学分
论文
该模块使学生能够对信息学院批准的主题进行扩展工作，以便他们可以更深入地探索他们感兴趣的专业领域。学生将通过项目主管的辅导获得支持，将应用适合他们主题的研究方法，并实施他们的工作计划以生成个人项目报告。学生将已经确定了一个合适的主题，并在先决条件单元研究方法和论文准备中设计了一个项目计划。
45学分
可选模块 - 两个来自：
研究社交媒体
信息治理与伦理
大数据分析
商业智能
以用户为中心的设计和人机交互
我们的课程内容每年都会进行审核，以确保它是最新的和相关的。个别模块偶尔会更新或撤回。这是对我们世界领先研究发现的回应；资金变化；专业认证要求；学生或雇主的反馈；审查结果；以及员工或学生人数的变化。如果发生任何变化，我们会及时咨询并通知学生，并采取合理措施将干扰降到最低。我们不再提供不受限制的模块选择。如果你的课程包括不受限制的模块，你的部门将提供一个来自他们自己和其他学科领域的模块列表，你可以从中选择。
教学
使用多种教学方法，将学术人员和专业从业者的讲座与研讨会、辅导、小组工作和计算机实验室课程相结合。非常强调利用数据的新方法来支持组织环境中一系列领域和问题的决策。除了教授的内容外，您还需要进行独立学习、阅读和研究以支持您的课程作业。
教学包括两个为期 15 周的学期，之后您将撰写论文。
评估
评估旨在测试您对用于收集、存储、分析和利用数据的理论原则、技术和框架的掌握程度；它们可能包括论文、报告写作、口头报告、课堂测试和小组项目。
有一篇 10-15,000 字的论文，让您有机会在一对一的指导下深入研究您选择的主题。与我们的合作组织一起进行项目和论文研究的机会存在，这可以提供解决现实生活中问题的机会。
你的职业
作为一门不断发展的学科，数据科学技能和知识受到许多行业雇主的强烈需求。
我们与雇主和行业合作伙伴密切合作，开发我们的课程，为您提供相关技能和经验，以发展您未来的职业生涯。
我们的课程将使您具备管理组织中数据复杂性的能力，并将数据科学家的工作与那些担任更多管理或决策角色的工作相结合。
部门
谢菲尔德大学信息学院在 2023 年 QS 世界大学学科排名中图书馆和信息管理专业排名世界第一。这些排名基于学术声誉、雇主声誉和研究影响。
五十多年来，学校一直走在信息领域发展的前沿。该学科的特点是其独特的跨学科重点关注人、信息和数字技术之间的相互作用。它的最终目标是加强信息访问以及信息的管理、共享和使用，以造福社会。
当你来我们这里学习时，你将成为我们研究文化中不可或缺的一部分。学校就是您的家，我们为员工的友善和乐于助人而感到自豪。
我们通过广泛的研究生学位课程提供出色的学术教育，这些学位课程体现了以研究为导向的教学原则。
当您加入我们的任何学位课程时，您将对图书馆和信息管理中的当前问题形成批判性的理解。由从事前沿研究并与行业有很多联系的教职员工授课，您将从中受益。
作为我们提供世界优质信息大学教育使命的一部分，我们旨在激发和帮助您追求学术和职业生涯的最高抱负。
入学要求
至少 2:1 本科荣誉学位。
我们还考虑范围广泛的国际资格：
国际学生入学要求
雅思总分 6.5，单项不低于 6.0，或同等水平。
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