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MSc Applied Social Data Science
理科
數(shù)據(jù)科學(xué)
方法學(xué)系
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項(xiàng)目簡介
專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時(shí)間
9月
項(xiàng)目時(shí)長
1年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
38000英鎊/年
項(xiàng)目官網(wǎng)
https://www.lse.ac.uk/study-at-lse/graduate/msc-applied-social-data-science
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培養(yǎng)目標(biāo)
<p><br /> 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析、計(jì)算能力正變得日益重要。倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院應(yīng)用社會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目依托倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院強(qiáng)大的社會(huì)科學(xué)背景,指導(dǎo)學(xué)生使用數(shù)據(jù)來解讀有趣的社會(huì)科學(xué)問題。此項(xiàng)目為沒有計(jì)算或統(tǒng)計(jì)學(xué)背景的學(xué)生開設(shè)了許多以項(xiàng)目為基礎(chǔ)的編程課程,因此,無論學(xué)生是否具有計(jì)算或統(tǒng)計(jì)學(xué)背景,都可申請此項(xiàng)目。通過倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院應(yīng)用社會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士項(xiàng)目的學(xué)習(xí),學(xué)生將能熟練使用各種編程語言和軟件,尤其是R語言和Python,掌握創(chuàng)建和操作大型數(shù)據(jù)庫的方法,并將其應(yīng)用于特定項(xiàng)目實(shí)踐中。畢業(yè)后,學(xué)生廣泛就職于各種公私部門。<br /> </p><br /> <br /> <br />
申請要求
具有2:1榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷,需要社會(huì)科學(xué)背景,包含定量培訓(xùn)的證據(jù),有工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮但不強(qiáng)制要求
語言要求
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總分要求
{{ per_lang.total ? per_lang.total : ctryId != 12 ? '/' : '無要求' }}
申請時(shí)間

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入學(xué)` }}

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{{ per_time_dot.label }}
{{ per_time_dot.time }}
on hold
國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進(jìn)行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應(yīng)的申請有延遲或者無法拿到offer的風(fēng)險(xiǎn)。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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<p>LSE這個(gè)社會(huì)科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目2018年開設(shè)于方法學(xué)系。</p> <p><b>就業(yè)服務(wù)</b>:往年畢業(yè)生主要去向?yàn)榻虒W(xué),廣告和市場研究,計(jì)算機(jī)編程和咨詢以及一些公共組織。</p> <p><b>招生特點(diǎn)</b>:適合本科有一定定量背景但是編程學(xué)習(xí)并不那么系統(tǒng)的學(xué)生,主要面向社會(huì)科學(xué),統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)學(xué)生,工作經(jīng)驗(yàn)加分但不必須。2021年中國學(xué)生申請人數(shù)247,最終拿到Offer的人數(shù)<10。申請一定要盡早提交。</p>
課程設(shè)置

通過學(xué)習(xí),可以進(jìn)修程序設(shè)計(jì)和編程語言R和Python,學(xué)習(xí)創(chuàng)建和操作大型數(shù)據(jù)庫。選修課可以根據(jù)學(xué)生興趣選擇,從社交網(wǎng)絡(luò)分析、定量文本分析、因果推理、分布式計(jì)算、深度學(xué)習(xí)都可以選擇。

计算机编程
Computer Programming
数据科学家的数据
Data for Data Scientists
管理和可视化数据
Managing and Visualising Data
社会科学研究设计基础
Fundamentals of Social Science Research Design
应用回归分析
Applied Regression Analysis
社会科学的应用机器学习
Applied Machine Learning for Social Science
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