南安普顿大学数据科学专业将帮助您成为一名熟练的数据科学家，培养您的专业知识，这些知识对于掌握现代数字化授权组织所特有的庞大且不断复杂的信息环境至关重要。

这通常与许多核心专业领域相关联，从运行高性能计算集群和基于云的基础架构的能力，到设计和应用复杂的大数据分析技术所需的专有技术，以及创造力参与设计强大的可视化。

在学期，您将首先回顾数据科学中的关键主题。本课程将介绍使用开源工具和可公开访问的数据集设计和使用数据科学应用程序所需的核心理论和技术组件。

您还将介绍最重要的机器学习技术，这些技术是分析和推理数据的核心。您将在第二学期接触到更高级的数据挖掘主题，包括特征工程，操作文本和多媒体数据的方法，主题建模，社交网络分析和光谱分析。

一个关于数据可视化的新模块将介绍最常见的可视化技术类型和最先进的技术，用于将图形元素构建到数据科学应用程序中以呈现分析结果。最后，在暑假期间，MSc项目将使您能够展示您对专业技术的掌握，相关的查询方法，以及您在紧迫的期限内设计和交付高级应用程序，系统和解决方案的能力，包括制作大量论文。

　　南安普顿大学数据科学专业课程构架

　　必修课：

　　项目研究

　　可视化数据

　　数据科学基础

　　选修课：

　　高级数据基础

　　计算生物学

　　智能代理

　　高级智能代理

　　开放数据创新

　　计算机科学仿真建模

　　数据挖掘

　　移动应用开发

　　人机交互

　　南安普顿大学数据科学专业申请条件

　　1.学术要求：

　　学术要求，2.1 等同于国内均分75-88，具体根据本科大学层次而定

　　背景要求，计算机科学，计算机工程，软件工程，数学/统计专业，包含编程语言(Python，HTML，Javascript，PHP，MySQL，Hadoop，Spark或相关)，机器学习，数据挖掘，数据分析，大数据，统计和概率论科目

　　2.语言要求：

　　雅思6.5，单项6

　　托福92，口语23，阅读22，其他21

　　PTE62，单项58

　　CAE176，单项169