爱丁堡大学统计与数据科学专业

Statistics with Data Science

专业排名

学制

1年

学费

31600.00英镑/年

雅思

6.5

主页排名

专业介绍

In this digital and data-rich era the demand for statistics graduates from industry, the public sector and academia is high, yet the pool of such graduates is small. The recent growth of data science has increased the awareness of the importance of statistics, with the analysis of data and interpretation of the results firmly embedded within this newly recognised field.

This programme is designed to train the next generation of statisticians with a focus on the newly recognised field of data sc

移民相关

移民专业：否

就业前景

可从事的工作：数学，工程，IT领域，金融，数学研究，教育，管理咨询

如何申请

个人陈述：(U)概述个人学习经历和相关经验，以证明您是所申请课程的合适人选。长度不超过 3,500 字符（约 500 字）。此外，需要在个人陈述中说明选择所学专业的动机。尽量回答以下问题： 1 您为什么对在爱丁堡学习感兴趣？ 2 您为什么选择这一特定课程？ 3 如果您是为了职业发展而学习，您的职业规划是什么，您的学习将如何支持这些规划？

推荐信：1

申请截止日期：01/31 03/31 05/31

面试：无申请费

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。

免费测试

入学要求

专业领域：numerate类专业如数学、工程学、计算机科学、物理或生物科学、经济学或商学。科目：足够的数学科目微积分（包括多变量微积分）、线性代数、概率论、统计学和统计理论。

语言要求：

雅思总分：6.5

雅思听力：6

雅思阅读：6

雅思口语：6

雅思写作：6

托福总分：92

托福听力：20

托福写作：20

托福口语：20

托福阅读：20

世界排名数据来源: QS世界排名

36

QS排名

专业课程

Compulsory courses 必修课 Bayesian Theory：贝叶斯理论 Extended Statistical Programming：扩展统计规划 Generalised Regression Models：广义回归模型 Bayesian Data Analysis：贝叶斯数据分析 Incomplete Data Analysis：数据分析不完全 Statistical Research Skills：统计研究技能 Dissertation (SDS)：论文 (SDS) Optional courses 选修课 Machine Learning and Pattern Recognition：机器学习和模式识别 Theory of Statistical Inference：统计推断理论 Fundamentals of Operational Research：运筹学基础 Statistical Methodology：统计方法 Stochastic Modelling：随机建模 Fundamentals of Optimization：优化基础 Python Programming：Python编程 Probabilistic Modelling and Reasoning：概率建模与推理 Methods for Causal Inference：因果推断的方法 Multivariate Data Analysis：多变量数据分析 Simulation：仿真 Time Series：时间序列 Large Scale Optimization for Data Science：数据科学的大规模优化 Credit Scoring：信用评分 Machine Learning in Python：Python中的机器学习 Biostatistics：生物统计学 Targeted Causal Learning：有针对性的因果学习 Text Technologies for Data Science：数据科学的文本技术

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