课程总结
描述
四年的数学数学和统计课程结合了强大的数学和统计的核心基础和令人兴奋的统计和机器学习的最新发展，为我们的数据驱动的未来提供了一个独特的准备。严格的接地的基本数学技术和基本统计原理和方法导致一系列广泛的话题的探索现代统计学和机器学习的核心,并在模块关注当前研究的课题的兴趣和一个为期一年的个人项目模块应用问题解决理论区域或一个特定的深度,可能与一个公司或其他组织合作。
课程的教学方法包括讲座、辅导课、问题课程、电脑练习、家庭作业(包括电子评核)、书面及口头报告，以及个别项目。
将采用多种评估方式，可能包括笔试、计算机考试、项目报告、项目工作报告。
课程学习与教学
数学和统计学的大部分教学包括50分钟的讲座(平均每周12次)，在讲座中，讲师将解释概念、推导结果、陈述和证明定理，并通过分析和计算示例进行工作，培养动机、理解和技术。巩固和完全内化这些知识的最好方法是使用它。在头两年，课堂上还会有辅导课和非正式的小班(第一年大约12个，第二年大约16个)，学生在小班中解决问题并提出问题。在最初的两年里，你每周至少有三次这样的机会。这三年的统计模块还包括计算机实践，在其中学生学习如何实现计算方法和如何分析真实数据。作业和练习是在课堂上设置的，你标记的解决方案可能会成为辅导课或问题课的讨论主题。你将被鼓励与其他学生一起工作，并利用大学的图书馆和计算机资源。
在达勒姆大学获得荣誉学位，你每年要上相当于6个单元的课程，每个单元一周上两次课(不包括项目和教学单元)。在第一年，你的五个模块将涵盖核心材料。这些构成了你的大学教育的基础和广泛的主题范围，包括概率和统计的基本材料。我们认识到我们第一年的课程不是同质的;有不同的A级课程，有些学生没有A级资格。我们一年级的课程设计时就考虑到了这一点。因此，我们的目标是填补空白和巩固之前的知识在第一学期的大部分时间，虽然你应该发现即使是熟悉的材料，以一种有趣和更复杂的方式呈现。
在第二年，核心包括两个完整的和两个半模块，包括在经典和贝叶斯统计推断，线性建模，计算统计，以及其他重要的数据科学主题。在剩下的时间里，你有机会选择那些最吸引你的数学和统计学的其他领域。
在第三年，你可以选择一个高级统计建模或贝叶斯计算和建模的核心模块。然后，您可以从统计、机器学习、概率以及其他数学主题的广泛选项中自由选择剩下的三个模块。
你还将参加一个项目模块，价值40学分。例如，该项目允许您以特定的深度了解特定的统计主题，或者使用您所学的工具对数据集进行深入分析。根据可用性，您可能有机会与公司或其他组织协作执行此项目。你将获得宝贵的技能，在写作和展示工作，独立学习，和实际的数据科学。提供支助的形式是每两周与讲师举行小组会议，并酌情与第三方举行会议。
我们的目标是鼓励你发展独立和自我激励;因此，我们将教程的支持集中在前两年和项目模块中。然而，帮助和建议总是可以从讲师。您还将有一个顾问分配给您的整个时间与我们可以依赖的帮助，特别是当选择您的路径通过模块可用。
录取过程
Course title: MMath Mathematics an Statistics
Essentials
Degree****
Mathematics an Statistics
Moe of stuy****
Full Time
Duration****
4 years
Start Date****
October 2020 (First intake)
Location****
Durham City
A-Level****
AAA
BTEC****
DDD
International Baccalaureate****
38
