英国利兹大学数据科学课程辅导

在利兹大学，我们将数据科学视为一个令人兴奋且跨学科的领域，广泛涉及数学、计算机科学和通信。

利兹大学的数据科学课程将为您提供高级数学技术，如机器学习和数学建模，以发现大数据中的模式并分离特征。您还将成为一个有效的沟通者和战略思考者，能够理解和解决复杂问题 - 无论是个人还是在多专业和跨学科团队中合作。这意味着，当您毕业时，您将成为一名熟练的程序员、数学建模者和战略沟通者，换句话说，一个全面发展的数据科学家。

在整个学位课程中，您将建立的广泛技能集在全球几乎每个行业都受到高度追捧，使数据科学成为一个异常有利可图的职业选择。如果您喜欢使用科学工具和技术进行创造性的侦探工作，解开并解决现实世界的问题，那么利兹大学的数据科学课程正是适合您的选择!

课程辅导内容

第一学年

在你的第一学年里，你将有机会学习一系列基础知识，这些知识将为你之后的学习奠定基础。

在数学方面，你将涵盖线性代数、微积分、统计学和概率论等主题。在计算方面，你将学习函数式编程和软件工程的基础知识，包括数据结构、并行化和处理大数据的有效算法。

你还将接触到信息理论、数据可视化、地理信息系统(GIS)、自然语言处理(NLP)以及人际沟通社会科学基础等基本原理，以及实践中的实际建议和练习。

这些基础概念将为数据科学提供必要的基石，为你在课程进展中理解更高级的主题提供技能和知识。

必修模块

核心数学

该模块介绍了数学的基本主题。你将学习函数、数字和证明的基本概念，为你处理数学学习提供语言和技能。该模块还巩固了基本的微积分，将其扩展到更高级的技术，如多变量函数。这些技术导致了解决常微分方程的方法。线性代数为数学的广泛领域提供了基础，而该模块提供了必要的基础。

概率和统计

“概率基本上是常识化为计算;它使我们能够以一种精确的方式理解合理的思维感受到的东西。”拉普拉斯如是说。在现代科学技术世界中，理解概率和统计论证变得更加重要。该模块将向你介绍这两个领域的关键思想，概率形成了统计检验和推断的理论基础。

计算数学与建模

你将介绍计算技术、算法和数值解，以及离散系统的数学。你将学习使用Python语言进行基本编程，并将计算技术应用于数学问题的解决。

数据科学与沟通

该模块探讨了数据科学的性质、数据科学生命周期以及数据科学家的战略组织角色。你将被介绍到在不同格式中分析数据的高级方法，并奠定了在原始数据、实验和可重复编程管道的工作水平的基础。其中一个关键方面是学科的跨学科和综合性质，特别是围绕沟通、协作、设计和伦理的社会科学维度。

大数据建模

该模块为大数据的计算机编程打下基础，包括程序化和函数化编程、数据结构和良好的编程实践，如可重复性、协作编辑和版本控制。你将接触和实践处理大数据的技术，如并行化、矢量化和高性能计算，以及高效算法的设计。这些技术应用于探索性数据分析、计算建模、问题解决和数据可视化。

第二年

你的第二年将建立在第一年的基础之上，为你提供更多关于在“现实世界”中应用数据科学的见解。在数学方面，你将学习机器学习的基础知识，如聚类、主成分分析、数值方法、优化和神经网络。你还将研究网络和复杂系统，分析和可视化真实世界网络的例子，以及随机过程和统计推断。

在计算机科学方面，你将学习更高级的主题，如面向对象的编程、分布式计算、软件工程、数据挖掘和自然语言处理。此外，你将获得使用各种工具和技术收集、分析和可视化数据的经验。

这些主题将为你提供数据科学的基本构建模块，使你具备在工业中应用这一学科所需的理解能力。

必修模块

进阶线性代数与离散数学

探索更抽象的向量空间和线性变换的概念，同时介绍离散数学领域。

机器学习与面向对象编程

发展你的编程技能，应用于软件工程和机器学习。你将接触面向对象的编程范式，以及设计思维、资源权衡和项目管理工具等软件工程实践。介绍基本的机器学习范式，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及数据科学中的关键主题，如聚类、遗传算法、随机森林和降维。

随机过程

随机过程指的是随着时间随机变化的任何数量。水库的容量、个人的无索赔折扣水平和人口的规模都是现实世界中的例子。所有这些例子的联系模型都是马尔可夫过程。通过适当的修改，马尔可夫过程可以扩展到模拟随时间连续变化的随机过程，而不仅仅是在规则间隔的时间点。你将探索随机过程的关键特征，并在状态、空间和时间、泊松过程和马尔可夫性等领域发展你的理解。

时间序列

在时间序列中，测量是在一系列时间点进行的，重要的是不同时间点测量之间的相关性。这个模块将集中讨论模型识别、参数估计、诊断检查和自回归移动平均模型及其扩展内的预测技术。

图、网络和系统

你将被介绍到技术现实世界考虑因素，如网络和复杂系统的分析。该模块基于代数和图论的数学基础，并将这些知识应用于网络分析。它比较和对比了规约和叠加与非线性和复杂性的差异，例如现实世界的混乱程度。在计算数学和建模的基础上，该模块将网络思想与非线性激活函数结合起来，以模拟基本神经网络的动态，并使用库执行标准神经网络任务，如预测建模和分类。

统计方法

统计模型在许多应用中都很重要。它们包含两个主要元素：具有科学兴趣信息的一组参数和代表随机变化的“误差分布”。这个模块为这些模型的分析奠定了基础。我们将使用各种统计应用的实际例子来阐明这些思想。

第三年

您的第三年将结合数学、计算和沟通，使用高级概念、工具和技术，以提供对现实生活中数据科学的更深入理解。

您将学习如何从数据库中提取数据进行数据挖掘、大数据可视化和人工智能。这一年的重要组成部分将是与核心数据科学模块和各种选修模块并行进行的数据科学论文项目。

论文项目是您将所学知识应用于实际数据科学问题的机会。您不仅将借助整个学位期间学到的技术知识，还将运用在问题解决、战略规划、分析和可视化等领域的高级技能，有效应对项目主题中出现的挑战。

接触到与行业相关的挑战也是初步了解数据科学工作的好机会，在毕业前积累行业经验，并向雇主展示您在这一领域丰富的技能。

必修模块

深度学习与可解释人工智能

本模块是在先前的机器学习和神经网络模块的基础上建立的，涵盖了更高级的主题，如人工智能和数据挖掘，应用于金融、健康、能源、可持续性等关键领域。关键主题包括深度学习和可解释人工智能，在自然语言处理、非结构化数据标记、对象识别和伦理等方面的应用。它在组织战略背景下反思数据科学生命周期，以便将见解和建议传达给机构决策者，实现组织目标或影响组织变革。因此，该模块旨在为您在专业工业背景中应用人工智能做准备。

数据策划与治理

考虑在专业环境中处理实际大数据的实际方面。它探讨了数据策划、质量和存储的需求，并探索了适当的工具，如数据库和云技术。您将通过清理、处理和转换练习重要的实际任务，思考组织数据建模视角下的数据。专业环境还要求理解围绕隐私和数据法规/指令/合规性等方面的法律和道德义务。因此，该模块为您做好了进入专业工作环境的准备。

数据科学项目

您将接受研究技能培训，并制定并实施个人培训计划，进行数据科学主题的独立研究项目。您将分组讨论项目主题，每个团队成员研究主题的特定方面，并将调查结果带回团队。您将撰写个人项目报告，并与团队成员一起进行团体展示，每个团队成员都会做出贡献。

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