圣安德鲁斯大学｜数据密集型分析｜硕士课程内容辅导优势

　　圣安德鲁斯大学数据密集型分析理学硕士是一个为期一年的教学计划，由数学、统计和计算机科学学院合作举办。该课程包括两个学期的教学模块，然后是一个为期11周的项目，最终在8月提交一篇15，000字的论文。

　　

　　该课程开发了基于收集数据的预测模型的推导、验证和部署的实用技能，并提供了使用行业和研究标准技术和技巧的培训。

　　学生承担一个重要的项目，包括导致他们论文的广泛调查，这使他们能够巩固和扩展他们的专业知识和批判性思维。

　　学生可以24小时使用现代计算实验室，配备双屏PC工作站和小组工作设施。

　　一、课程设置

　　必修课程

　　*介绍性数据分析Introductory data analysis

　　涵盖与商业分析相关的基本统计概念和分析方法。

　　*高级数据分析Advanced data analysis

　　涵盖了现代建模方法，适用于数据不符合常用统计模型的假设且简单的补救措施不足以解决问题的情况。

　　*知识发现和数据挖掘Knowledge Discovery and Data Mining

　　涵盖了在“数据挖掘”的旗帜下发现的许多方法，从理论角度构建，但最终教授实际应用。

　　*使用GLMs的应用统计建模Applied statistical modelling using GLMs

　　涵盖线性模型和广义线性模型的主要方面，包括模型规格、模型选择的各种选项、模型评估和模型故障诊断工具。

　　

　　选修课程

　　*统计计算statistical computation

　　教授计算机编程技能，包括良好编程实践的原则，重点是统计计算。

　　*数据密集型系统Data-intensive system

　　介绍大规模分布式系统的编程范例、算法技术和设计原则，如谷歌、亚马逊和脸书等公司所使用的系统。

　　*信息可视化Information visualization

　　探索如何利用视觉表现使信息便于探索和分析。

　　*硕士编程项目Master program

　　强化在该方案的第一个编程模块中获得的关键编程技能，并为创造力提供不断增加的深度和范围。

　　*面向对象的建模、设计和编程Object-oriented modeling, design, and programming

　　介绍和加强面向对象的建模、设计和实现，以提供一个共同的技能基础，允许学生在其他理学硕士模块中完成编程任务。

　　*编程原理与实践Programming principles and practice

　　向以前没有或几乎没有编程经验的学生介绍计算思维和解决问题的技能。

　　*数据分析软件Data analysis software

　　涵盖统计数据分析的实际计算方面，侧重于广泛使用的软件包，包括数据争论和可视化。

　　

　　二、职业前景

　　计算机科学硕士课程的毕业生已经在各种全球、商业、金融和研究机构工作，包括:

　　Amazon

　　American Express

　　Avaloq

　　Barclays Capital

　　BP

　　Capricorn Ventis

　　Hailo

　　Hewlett Packard

　　Hitachi Data Systems

　　Microsoft

　　Rockstar

　　Royal Bank of Scotland, Tesco Bank, Lloyds

　　Skyscanner

　　Symantec

　　TriSystems

　　三、申请要求

　　*入学时间9月，项目时长1年，项目学费25450英镑/年

　　*雅思：7（6）

　　*托福：94（L:12 R:13 W:21 S:18）

　　*PTE：65（50）

　　*申请时间：9.22-8.11

　　*具有面向对象语言(例如Java)的编程经验

　　以上是圣安德鲁斯大学Data-intensive analysis专业课程相关事宜，computer science 是申请热门，大家可提前进入学校官网了解。

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