英国伦敦大学学院数据科学课程怎么学才好?

数据科学课程提供数据科学统计基础的全面培训，以及现代数据分析所需的计算技能和算法推理的坚实基础。

1.课程大纲

该计划不假设任何以前接触过概率、统计或计算机科学。在攻读学位期间，理论学习与对实际工作的重视相平衡，包括至少两种编程语言的培训，以及理论概念的现实说明。

第一年的目的是为所有学生在这些学科打下坚实的基础，同时加深那些以前接触过这些学科领域的学生的知识和理解：你将学习数学、统计学和计算，这将使你为增加第二年和第三年的数据科学专业。

第二年和第三年以此为基础，通过关于概率论、统计推断和算法等核心主题的更多必修模块。专业应用领域，如医学和商业，大多作为第三年的选择引入，尽管应用科学的入门模块可能最早在第一年就选修。

在最后一年，有相当大的灵活性可以使你的课程偏向该主题的更多数学或应用方面。特别是，你大约四分之一的工作将在一个涉及广泛研究的项目上进行，该项目由统计科学系的一名工作人员监督。

2.这门课程会给你什么

·该学位课程旨在提供数据科学家的核心能力，使他们能够参与从健康研究到数字经济和金融、自然科学等各种学科。

·在学位课程期间，学生将接触到包括应用科学及其数据分析方面在内的多学科模块。

·该部门提供友好和支持的氛围，所有学生都可以使用小组教学和个人关注。

·该计划的结构鼓励动手作业和与系外学科的互动。

3.学生的学习

学校采用多种教学方法，包括讲座、小组辅导、问题课堂、计算机研讨会和电子学习。学习时间会根据选择的选项而有所不同，但学生通常每周需要进行 35-40 小时的学习，其中大约 20-30% 的时间用于听课，10-20% 的学习时间时间用于教程、研讨会或计算机实践，其余时间用于独立学习。

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