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MPhil Data Intensive Science
理科
數(shù)據(jù)科學(xué)
物理學(xué)系
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專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時(shí)間
10月
項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)
1年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
38196英鎊/年
項(xiàng)目官網(wǎng)
https://www.postgraduate.study.cam.ac.uk/courses/directory/pcphmpdis
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培養(yǎng)目標(biāo)
<p>劍橋大學(xué)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)哲學(xué)碩士項(xiàng)目涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析和研究計(jì)算領(lǐng)域的現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)科學(xué)所需的全部技能。</p><br /> <p>劍橋大學(xué)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)哲學(xué)碩士項(xiàng)目是與我們領(lǐng)先的研究人員和行業(yè)合作伙伴合作設(shè)計(jì)的,旨在為學(xué)生提供進(jìn)行世界領(lǐng)先的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究所需的理論知識(shí)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和可轉(zhuǎn)移技能。學(xué)生將獲得科學(xué)數(shù)據(jù)分析所需的廣泛技能,涵蓋傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)和現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)方法。將教授這些技術(shù)的理論基礎(chǔ)和實(shí)際實(shí)施,后期包括軟件開發(fā)最佳實(shí)踐和開放科學(xué)原則的培訓(xùn)。該課程還旨在為學(xué)生提供將這些方法應(yīng)用于特定科學(xué)領(lǐng)域當(dāng)前研究問題的直接經(jīng)驗(yàn)。完成課程的學(xué)生將有能力進(jìn)行數(shù)據(jù)密集型科學(xué)項(xiàng)目的研究。除了學(xué)科之外,學(xué)生還將為在廣泛的商業(yè)領(lǐng)域從事數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的職業(yè)做好充分準(zhǔn)備。</p><br /> <p>劍橋大學(xué)數(shù)據(jù)密集型科學(xué)哲學(xué)碩士項(xiàng)目將使學(xué)生具備現(xiàn)代科學(xué)數(shù)據(jù)分析所需的所有技能,使他們能夠使用部署在前沿計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)上的最新統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具參與大型實(shí)驗(yàn)或觀察計(jì)劃。這些計(jì)算和統(tǒng)計(jì)技能也將直接適用于工業(yè)中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的問題解決。</p>
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申請(qǐng)要求
申請(qǐng)者應(yīng)該具有英國Good II.i榮譽(yù)學(xué)位或同等學(xué)歷<br> 申請(qǐng)者的學(xué)位應(yīng)該是科學(xué)或技術(shù)學(xué)科,申請(qǐng)者應(yīng)該在數(shù)學(xué)方面表現(xiàn)出足夠的能力(特別是在線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)和概率領(lǐng)域),申請(qǐng)中還應(yīng)展示足夠的培訓(xùn)經(jīng)歷(參與至少2個(gè)輔修課程的科學(xué)內(nèi)容)<br> 可選擇性提交Sample of work以及Research experience
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申請(qǐng)時(shí)間

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國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請(qǐng)批次之前開放的申請(qǐng)批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請(qǐng)
進(jìn)行中
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on hold
:申請(qǐng)量過大,相應(yīng)的申請(qǐng)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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应用数据科学
Applied Data Science
机器学习的应用
Applications of Machine Learning
数据科学原理
Principles of Data Science
数据科学的统计方法
Statistical Methods for Data Science
研究计算
Research Computing
高级研究计算
Advanced Research Computing
数据科学在宇宙学中的应用
Applications of Data Science to Cosmology
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