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伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业

Msc Web Science and Big Data Analytics

硕士

排名:33学制:1年

雅思:7托福:0

学费:23020.00澳币/年开学:9月

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业介绍

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伦敦大学学院网络科学与大数据分析专业的管理硕士培养是一个专家计划,它包含了网络相关技术和大数据分析的基本要领,涵盖内容从信息搜索与恢复,数据挖掘与分析,大规模分布式和云计算,到电子商务及其商业经济模型,到2.0版本网络的最新内容,社交网络和底层网络科学。另外,学生可自由选修机器学习,人工智能,财政学,软件工程和机器视觉。

伦敦大学学院网络科学与大数据分析专业为有一定科学和工程学基础并有志于学习定量网络科学与大数据分析技巧的学生开设。同时设有以研究为导向的网络科学与大数据分析专业硕士学位。

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业课程

1.选修课:

Students can choose three of the following: :任选三科

Cloud Computing: 云计算

Computer Graphics :计算机图形学

Entrepreneurship: Theory and Practice :创业:理论和实践

Interaction Design: 交互设计

Machine Learning: 机器学习

Machine Vision :机器视觉

Distributed Systems and Security:分布式系统和安全

Supervised Learning :监督式学习

Understanding Usability and Use :了解可用性与使用

课程概述:

Cloud Computing 云计算

学生在本模块将学习了解云计算的新兴领域,以及它与传统的计算模型的关联,并学习MapReduce如何作为编程模型进行分布式大数据处理。

这个模块旨在介绍后端云计算技术处理“大数据”和开发可扩展的系统(高达数百万用户)。我们主要关注MapReduce,这是目前解决“网络级”的问题最方便的实用方法,本课程同时也将讨论其他技术。

计算机图形学

该课程旨在向学生介绍三维计算机图形学的基本概念和传达给学生从第一原理的形象创建一个虚拟世界所需的所有知识。

学生将能够定义虚拟世界并创造它的图像。他们将会知道如何编写一个基本的射线示踪剂,并使用OpenGl等图形库(或其他)。

创业:理论和实践

这个模块旨在为学生提供启动一个新的企业所必要的理论和实践,最大限度地为企业家利用电子商务策略和软件工具。

在模块中,学生将获得选择和部署工具的第一手经验,识别的技术和理论、验证以及新企业的构建。

交互设计

交互设计模块涵盖了一些高级主题,关注移动和无处不在的计算的设计技术。中心主题是如何设计技术来满足人们的需求。

完成课程,学生将理解这些研究主题:无处不在的计算、交互设计方法,能够进行基本的用户研究和设计,之作原型和评估一种新的普适计算技术。

机器学习

这个模块旨在研究机器学习在实际的应用过程中可能存在的一些问题。此外,该课程除探讨静态和时间序列数据的基本分析方法之外,还包括一些基本数据和技术。

完成模块,学生将有能力评估解决方案的有效性,提出合理质疑,合成通用开放式问题的解决方案,包括从项目中获取材料,整合商业现实信息等。

机器视觉

课程主旨为自动化的计算机视觉算法。它关注构建图像和对象数学模型和使用这些执行推理。学生将学习到如何使用这些模型来自动发现,在场景中分割和跟踪对象,以及用图像进行人脸识别和建立三维模型。

在课程结束时,学生将能够了解机器视觉系统并应用一系列的图像和对象概率模型,理解人脸识别,分割、图像解析、超分辨率、对象识别、跟踪和三维模型构建。

分布式系统和安全

本课程以案例分析的形式,探索分布式系统的设计和实现和计算机系统安全。除此之外,该模块通过构建一个简单的分布式系统为学生提供处理正确性并发的专业知识。

监督式学习

这个模块包括机器学习的监督方法。首先回顾统计决策理论和概率模式识别原理,之后深入介绍各种监督学习算法如感知器、反向传播算法,基于实例的学习,支持向量机决策树。Algorithmic-independent中感应偏压,信息,近似和估计错误等原理。通过重叠和引导误差估计评估算法,通过投票等方法提高改进算法。介绍了统计学习理论,假设类、PAC学习模型,vc维,增长函数,经验风险最小化结构风险最小化。

学生将深入了解各种古典和当代监督学习算法,理解底层控制学习算法的局限性和管理学习算法的原理,评估和改善其表现的方法,了解统计学习理论的基本准则,学习的复杂性和泛化能力的关系。

了解可用性与使用

该模块将为学生配备评估互动系统所需的实践技能。包括分析接近(基于认知理论和交互)和实证方法(从用户收集和分析数据)。分析方法包括检测技术、基于启发式(或清单),理论上接地方法。在这个模块中,重点是定性方法来评估系统的上下级使用,包括访谈和观察。学生发展批判性思维技能,用于系统的评价和选择技术应用的评估。

2.必修课:

Information Retrieval and Data Mining :信息检索和数据挖掘

Complex Networks and Web :复杂网络与网站

Web Economics :网络经济

Statistical Natural Language Processing :统计自然语言处理

Information Retrieval and Data Mining 信息检索和数据挖掘

课程概述:

这门课是信息检索和数据挖掘技术的入门级学习,它是关于如何找到相关信息,并从中提取有意义的模型。包含基本理论和数学模型的信息检索及数据挖掘。,课程主要是侧重于实际文本文档的索引算法,相关排序,web使用挖掘、文本分析,以及他们的业绩评估,同时包括实用的检索和数据挖掘应用,如网络搜索引擎、个性化和推荐系统、商业智能、欺诈检测等。

学生将掌握信息检索和数据挖掘的理论和实践知识。

复杂网络与网站

这个模块侧重于关注互联网、万维网和在线社交媒体网络,介绍了网络科学的跨学科学术领域基本概念,原理和方法。主题包括平面网络结构,网络数学模型,互联网拓扑结构,网络结构,社区结构、流行蔓延,网页排名,时间网络和空间网络。

成功完成这个模块之后,学生将能够定义和计算基础网络图形指标,描述网络和网络的结构特点,与图形属性网络功能和演化,获得新的角度理解网络集体行为,设计和主导大型网络数据集分析。

网络经济

该课程旨在介绍计算系统及互联网领域商品和服务的生产、分配和消费,阐述了基本的经济原则,便于理解基于网络的商业服务的方方方面。课程侧重于实现计算和统计方法,改善和优化网络业务,包括算法机制设计、在线拍卖、用户行为目标,收益管理,动态定价,云搜索,社交媒体挖掘和注意力经济。实际应用如谷歌的在线广告,Ebay的在线拍卖,亚马逊的云计算在本课程中也有涉及。

通过学习,学生将掌握网络经济学的理论和实践。

统计自然语言处理

本课程介绍了基本的统计自然语言处理(NLP),包括语言学的概念,如词法和语法,以及NLP相关的机器学习技术。

学生成功学完该课程,将了解到语言相关概念;ML相关技术,什么让NLP挑战(兴奋),如何编写程序过程语言以及如何严格制定NLP任务作为学习和推理任务,以及解决计算问题。

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业入学要求

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1.学术要求:

均分要求:

拥有正规大学认可的本科学位(四年制),且平均成绩至少占80%。

背景专业要求:

计算机科学、电力工程学或数学专业英国二等本科学历以上或海外同等标准学历。

工作经验要求:

相关工作经验可考虑。

作品集要求:

无作品集要求

其他特殊要求:

无相关要求

2.语言要求:

雅思:总分7.0,单项:听力:6.5;会话:6.5;阅读:6.5;写作:6.5

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业移民相关

移民专业:否

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业就业前景

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可从事的工作:UCL的毕业生向来是被世界顶级公司争相寻求的人才,他们中的很多人能在职场一路晋升至高管职位。伦敦大学学院网络科学与大数据分析专业的毕业生有望进入需要大数据分析技能的科研、互联网相关产业和其他专业领域工作。

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业就业分析

如何申请

申请费:75英镑

申请周期:4-8周

伦敦大学学院网络科学和大数据分析专业学生评价

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学生评价: 伦敦大学学院网络科学与大数据分析理学硕士项目涵盖网络相关技术及大数据分析,适用于拥有通用科学和工程背景的学生。伦敦大学学院网络科学与大数据分析理学硕士项目使学生能够成为互联网相关行业及要求大数据分析技能的领域的最佳雇主的理想选择。通过伦敦大学学院网络科学与大数据分析理学硕士项目,学生将会详细地了解互联网相关技术与大数据分析,具体包括信息检索、自然语言处理、数据挖掘、知识获取、大规模分布式数据分析、电子商务的云计算及其商业经济模型、社交网络的最新概念。

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