英国留学数据科学专业解析、就业前景及院校推荐
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英国留学数据科学专业解析、就业前景及院校推荐

2023-05-25...

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近年来,数据科学专业(Data Science)非常火热,甚至被纳入英国内政部紧缺职业清单,该专业的毕业生无论是选择在英国求职还是回国发展,都有着非常广阔的就业前景。

专业整体概况

数据科学(Data Science)是从数据中提取知识的研究,关键是科学。起初叫"datalogy"。最初在1966年由Peter Naur提出,用来代替"计算机科学"。

数据科学集成了多种领域的不同元素,包括信号处理,数学,概率模型技术和理论,机器学习,计算机编程,统计学,数据工程,模式识别和学习,可视化,不确定性建模,数据仓库,以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。数据科学并不局限于大数据,但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。

数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。不远的将来,数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科,同时使用数学,统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。

专业分支与课程设置

数据科学(Data Science)是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。数据科学技术可以帮助我们如何正确的处理数据并协助我们在生物学、社会科学、人类学等领域进行研究调研。此外,数据科学也对商业竞争有极大的帮助。

上图很直观的表达了数据科学作为一门交叉学科的知识结构组成,也符合了大部分项目的课程设置。数据科学是在数据基础之上,运用计算机和数理统计的知识,在某一个具体领域(商业、IT、医疗等)解决具体问题。

核心课程:

Computer Systems for Data Science/数据科学中的计算机系统

Machine Learning for Data Science/数据科学中的机器学习

Algorithms for Data Science/数据科学中的算法

Probability and Statistics for Data Science/数据科学中的统计与概率论

Exploratory Data Analysis and Visualization/探索性数据分析和可视化

Statistical Inteference and Modeling/统计推理与建模

Data Science Capstone and Ethics/数据科学大作业

就业前景分析

数据科学专业已成为全球非常热门的学科,学生毕业后可从事的工作也非常多,例如:数据科学家、数据分析师、数据工程师等。根据著名薪酬网站Glassdoor最新数据,英国伦敦地区数据科学家的年平均薪酬为£50,461 ,最低£35,000,最高可达£71,000。商业数据分析师和数据科学家还分别位居Glassdoor初级职位收入排行榜的第三和第四位。2025年前国内大数据人才需求也将保持30%—40%的增速,需求总量在2000万人左右,数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。

院校推荐

伦敦国王学院

Big Data in Culture & Society MA 大数据文化与社会专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院,本课程将吸引有前瞻性的对新兴趋势感兴趣的学生,他们认识到数据科学家和分析师需要具有领域专业化和批判性见解相结合将大数据链接到文化,法律与伦理,地理,公共卫生和社会生活。

雷丁大学

MSc InformationManagement – Big Data inBusiness 国际管理(大数据管理)专业开设在Henley Business School (Faculty)亨利商学院,雷丁大学亨利商学院是享誉欧洲和世界的商学院。

伦敦城市大学

City伦敦城市大学MSc Data Science数据科学硕士专业,提供额外实习6个月的机会。该专业经由BCS, The Chartered Institute for IT英国计算机协会IT特许机构认证,侧重于数据技术,机器学习、大数据、神经计算、视觉分析、研究方法与专业问题等。

伦敦大学皇家霍洛威学院

MSc Data Scienceand Analytics数据科学与分析硕士专业。该专业旨在培养学生处理、分析各种领域数据所需的实践技能,为学生将来从事大数据领域职业做好准备。

伦敦玛丽女王大学

 

MSc Big DataScience大数据科学硕士专业。学生可额外选择实习1年,该专业目的是教授学生大数据分析的基本统计性工具(如机器学习)和技术性工具(如云平台、Hadoop等),QM和IBM及其他顶尖IT企业有战略合作关系。

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