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大数据的应用干货|英国数据相关专业的细分类

时间:2020-03-31 11:16:40 收藏0 阅读 评论0 点赞0
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“时代的一粒灰,落在个人头上,就是一座山。” 在疫情肆虐的这段时间,通过各种报道,相信大家跟我一样,看遍了社会万象、人情冷暖。尽管全国疫情向好,但世界范围内的疫情形势依然严峻。疫情像是一场突如其来的数据分析大考。
想留学,没方向?还不点我快来聊?

01

大数据在疫情中的应用

我们先来看看在这次疫情中,大数据发挥了哪些作用? 根据“盐选专栏”《新冠肺炎抗击实录》,在大数据的支持下,各级政府指定的防疫措施更为科学有效,体现在:
1、获知人口流向,预判疫情传播趋势;
中国移动、中国联通、中国电信3家运营商都实际参与了工信部大数据咨询,它们手上掌握的人口迁徙数据人群覆盖率高,便于轨迹追踪。除此之外,百度、腾讯、阿里等互联网公司基于APP定位系统所获取的用户位置信息,也可以帮助判断整体的人口流动方向。


2、预警风险区域,找到风险人群;
比如搜狗搜索推出以下三个数据功能: 疫情小区——通过手机APP查询您所在小区有没有疫情的出现; 传染路线——通过呈现新增病患活动区域与路线,让公众查询是否与处在潜伏期的感染者有过接触; 患者同程——通过收集和汇总各个渠道发布的资讯,把所有出现过感染病例的公共交通班次做成数据查询库,方便大家查询自己是否在乘坐公共交通的过程中,和患者同程。

3、检测交通枢纽、城市内部人流;

比如杭州下城区在“城市大脑”支持下,通过运用数据的能力,仅用几千名网络人员就完成了全下城区的排查。每当有疫情区车牌进入相应的网格区域,区域负责人就会获得手机提示,并通过与住户资料数据库对比,一旦住户刷了电梯卡,负责人即可进行排查工作。

还有我们进入公共区域现在都要刷取出入微信二维码,用于监控外出人员行动轨迹。

4、利用模型和算法把疫情传播可视化;

北京大学可视化与可视分析实验室的老师和同学们也非常关注疫情。

充分利用实验室长期在可视化科研上面的积累,针对疫情的发展变化,完成了多个可视化的工作。北大把这些工作集合在专门的网页:http://vis.pku.edu.cn/ncov/ 

5、CT影像AI筛查,加速诊断&研发疫苗。

在2月16日起在河南郑州小汤山启用 的——阿里达摩院的最新AI算法诊断技术可在20秒内对新冠疑似案例CT影像做出判读,分析结果准确率达到96%。 除了阿里达摩院, 中山大学孙逸仙纪念医院也 开发了基于胸片和胸部 CT 的新型冠状病毒肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统 ,20秒完成CT诊断,准确率90%以上 。

对于疫苗研制,清华大学药学院的人工智能药物研发和大数据分享平台涵盖了既往冠状病毒相关研究中设计的900多个小分子在不同阶段的相关实验信息等,有助于加快药物的筛选过程。

除以上提到的之外,大数据对于应用在物资调度、监控疫情期间线上线下哄抬价格等等,都起到了很大作用。

***以上内容参考资料:数据库公众号/盐选专栏/第一财经 


02

英国大学数据专业的分类

从上面大数据在疫情中的作用看来,无论是AI诊断,APP追踪,大数据可视化,都离不开这一系列专业关键词:数据挖掘、数据管理、数据分析、数据建模、机器学习、信息安全、深度学习等。
而大数据除了在疫情方面的作用,还有商业、服务行业、数字媒体、医疗保健等一系列行业,甚至还被政府运用在改善政策和公共服务上。比如谷歌、脸书这类科技企业能够对消费行为大数据有强大挖掘能力,国内能够获取大数据能力的公司比如阿里巴巴、百度、腾讯等互联网巨头以及华为、浪潮等企业,运用大数据,最直接的作用是提高商业价值,如何提升运营现状?目标客群怎么能更精确?与竞品相比竞争优势在哪?现有经营问题又是什么? 在这个申请季,我接到的“数据相关专业”的留学咨询不占少数(其中有一部分为商业分析相关,接下来会发布相关的文章),下面,就让我们来看看英国大学数据相关专业的分类。
按照专业的名称、内容和就业方向,我把数据相关专业分为如下9类:

1,数据科学/数据分析专业

UCL-DATA SCIENCE

爱丁堡-DATA SCIENCE

KCL-DATA SCIENCE

LSE-DATA SCIENCE

布里斯托-DATA SCIENCE

华威-DATA ANALYTICS

格拉斯哥-DATA SCIENCE/DATA ANALYTICS

谢菲尔德-DATA SCIENCE/DATA ANALYTICS

利兹大学-DATA SCIENCE AND ANALYTICS

等等

2,数据科学/人工智能/机器学习/人机交互专业

UCL-DATA SCIENCE AND MACHINE

曼大-DATA SCIENCE(COMPUTER SCIENCE DATA INFORMATICS)

爱丁堡-HIGH PERFORMANCE OMPUTING WITH DATA SCIENCE

杜伦-SCIENTIFIC COMPUTING AND DATA ANALISIS 

利兹-ADVANCED COMPUTER SCIENCE (DATA ANALYTICS)

伦敦玛丽女王-MACHINE LEARNING FOR VISUAL DATA ANALYTICS WITH IE

埃克塞特:DATA SCIENCE WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

等等


3,数据科学/统计/运筹专业

牛津大学-STATISTICAL SCIENCE

帝国理工学院-MSC STATISTICS(DATA SCIENCE)

爱丁堡大学-STATISTICS WITH DATA SCIENCE

曼彻斯特大学-DATA SCIENCE(MATHEMATICS)

 /DATA SCIENCE (COMPUTER SCIENCE DATA INFORMATICS)

LSE-MSC OPERATIONS RESEARCH&ANALYTICS

圣安德鲁斯-APPLIED STATISTICS AND DATAMINING 

等等


4,数据科学/城市规划/城市分析/城市可视化专业

曼彻斯特大学:DATA SCIENCE (APPLIED URBAN ANALYTICS)

华威大学-URBAN ANALYTICS AND VISUALISATION

格拉斯哥-URBAN ANALYTICS 

等等


5,大数据/文化/社会/政府专业

曼大-DATA SCIENCE (SOCIAL ANALYTICS)

LSE-MSC APPLIED SOCIAL DATA SCIENCE

华威:POLITICS,BIG DATA AND QUANTITATIVE METHODS

南安:MSC DATA ANALYTICS FOR GOVERNMENT

等等


6,数据/健康卫生专业

重点提一下这个分支:旨在培养新一代的健康数据科学/生物统计学/医学统计学和流行病学的领导者。特别是在疫情过后,各国对于流行病健康数据会越来越重视,预计越来越火的专业分支。

帝国理工学院-MSC HEALTH DATA ANALYTICS AND MACHINE LEARNING

曼大-MSC HEALTH DATA SCIENCE

格拉斯哥大学-PUBLIC HEALTH (DATA SCIENCE)MPH

利兹大学-HEALTH DATA ANALYTICS MSC


7,物联网&数据专业

QM-INTERNET OF THINGS(DATA )

8,数据&经济/金融专业

金融工程/商业分析/精算/统计学等。此学科难度是所有商科中最难申请之一。

9,数据&物理/地理专业

03

专业申请要求和学校详解

数据专业的申请要求根据分支的不同会有所差别,我们先来看看大部分的数据科学专业的要求为:

背景:2:2/2:1学位以上,本科背景专业为 informatics, artificial intelligence, cognitive science, computer science, electrical engineering, linguistics, mathematics, philosophy, physics, psychology or another quantitative discipline.

部分学校要求先修课程:Students should normally have taken university courses including calculus, linear algebra, and statistics.

部分学校要求面试

雅思要求为:6.5-7.5,单项有区别

有的同学会问,如果本身就没有数理背景,比如人文、英语这类专业毕业,能否申请数据相关专业,答案是可以,但是能选择的学校很少,比如KCL的Big Data in Culture & Society MA,当然最好有学过数学相关课程。

说到学校不得不提到阿兰图灵研究所。

以阿兰·图灵的名字命名的研究所将旨在引领英国成为世界领先的大数据分析及应用 。英国政府宣布,成立的阿兰·图灵研究所(Alan Turing Institute)将由五所英国大学领导,主攻大数据分析及应用研究五所被定为英国大学分别是剑桥、牛津、爱丁堡、华威和伦敦大学学院。 院校详解:

1、伦敦大学学院 UCL

UCL的数据类专业有:数据科学、数据科学与机器学习、商业分析。****

重点介绍一下数据科学Data Science MSc专业:

*该专业开设在Statistical Science学院下,UCL为阿兰图灵研究所的创始成员之一。*

课程概况:数据科学将计算和统计技能结合起来,用于数据驱动的问题解决,这在市场营销、制药、金融和管理等领域的需求日益增长。这个硕士学位将使学生具备运用现代计算方法设计复杂技术解决方案的分析工具,并强调严谨的统计思维。

****课程内容:

必修课: 统计数据科学概论 机器学习概论 调查统计设计 统计计算 选修课: 包括统计与计算机模块内容,各选两门 统计中的选定主题 金融随机方法I 金融随机方法Ⅱ 随机系统 情感计算与人机交互 图形模型 统计自然语言处理 信息检索与数据挖掘等

职业机会:

市场营销、医疗保健行业和银行业等等,相关的应届毕业生获得了研究分析师或顾问的职位。

申请要求:Upper 2:1本科学位数理量化专业,本科学过数学和线性代数知识,熟悉概率论、统计学和计算机编程。中国学生:211以上学生,均分85+,背景丰富。

雅思:6.5(6.0)

学费:£31,040

2、曼切斯特大学

曼大的Data Science一共有五个方向,包括:社会分析、数学、计算机数据信息、商业与管理、城市分析,此外,还有Data and Knowledge Management 和Health Data Science ,商业分析专业。

重点介绍一下HDS专业:经过这次新冠疫情,预计对于相关健康、流行病学等专业的需求会大幅增加。

MSc Health Data Science专业: 该专业开设在生物、医学与健康学院下。 课程概述:了解如何收集和解释健康数据,并使用它来帮助解决医疗保健交付难题。学会处理和操作健康数据的关键技术和软件经验,了解应用方法的广度和深度以及健康数据的潜在用途;理解有效健康数据科学需要综合的学科的关键概念和区别;了解健康数据科学家的角色,以及他们如何融入更广阔的医疗领域。

课程内容: 数字生物学原理 健康信息学简介 卫生信息系统和技术 健康数据科学教程 数据和决策介绍 卫生数据基础数学与统计 健康数据生物医学建模 流行病学基础 现代信息工程 职业机会: 对于完成这一硕士学位的学生,将有大量的就业机会,可在国民保健服务,工业和学术界。预计仅在英国就需要52000名数据科学家。 完成硕士课程的学生将有资格参加生物、医学和卫生学院的博士课程,并鼓励和支持您制定相关的研究建议。 申请要求: 2:1学位以上,专业背景为:数学、统计、计算机科学、物理科学、生物科学(包括流行病学、生物科学或医学/护理),要求有统计和数学课程。 中国学生:曼大有自己的list,均分要求80—85(根据学校)。 雅思: 6.5 (6.0 in reading and writing) 面试:Applicants may be required to have a short interview with the course director and another member of staff. 学费 : £19,000


*3、华威大学

华威大学的数据相关专业包括了城市分析可视化,政治、大数据和定量方法,数据分析,大数据与电子期货,大数据与行为学和商业分析。 重点介绍一下Politics, Big Data and Quantitative Methods (MA) 政治、大数据和定量方法专业。 此专业开设在Politics and International Studies学院下。 课程概况:大数据和定量方法正在改变日常生活中的政治过程和决策。地方、国家和国际行政机构正在向广大受众提供“公开数据”;巨大的、世界级的网络组织正在把越来越多的服务整合在一起;一些私人公司或政府正在开发与大数据相关的意识形态项目,此专业就是针对大数据和定量方法对以上类似的政治过程和决策日益增长的影响专门设置。 课程内容: 定量研究方法基础 大数据研究:炒作还是革命? 先进的定量研究 国际发展的理论与问题 规范分析 量化方法 职业机会: 毕业生进入的企业:德勤;日本防卫省;全英房屋抵押贷款协会;内阁办公室;伦敦交通部门。从事的职业包括:业务和财务项目管理专业人士;经济学家;财务人员;管理顾问;业务分析师和公共服务助理专业人员。 申请要求: 2:1学位以上,专业背景为:相关专业背景。 中国学生:有自己的学校list,均分要求80—93(根据学校)。 雅思: IELTS overall score of 7.0, minimum component scores of two at 6.0/6.5 and the rest at 7.0 or above 学费: £ 22,500

数据在政府系统、公共政策的运用,可以用《Nature》09 APRIL 2019的一段话来作为结语: 在阿兰图灵研究机构,我们利用机器学习在诸如现代奴役制、散播仇恨言论、极端主义等犯罪领域搜索违法者和受害人。决策者应用数据科学和人工智能技术得到的回报远不止于降低成本,同时这也使政府工作更加切实、着力于民生。将来我们也许会接受这样一个社会:人工智能技术应用于政府系统,管理中存在更少偏见和歧视。如此,数据驱动型的政府才会真正比官僚主义更加公平、公开和响应迅速。” 


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