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英国留学大学数据专业的分类介绍

马丽君
2020-07-04 11:21:37
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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-ata science

爱丁堡-ata science

kcl-ata science

lse-ata science

布里斯托-ata science

华威-ata analytics

格拉斯哥-__ata science/ata analytics

谢菲尔德- ata science/ata analytics

利兹大学-__ata science ananalytics

2,数据科学/人工智能/机器学习/人机交互专业

ucl-ata science an machine

曼大-ata science﹙computer science ata informatics﹚

爱丁堡-high performance omputing with ata science

杜伦-scientific computing an ata analisis

利兹-avance computer science ﹙ata analytics﹚

伦敦玛丽女王-machine learning for visual ata analytics with ie

埃克塞特:ata science with artificial intelligence

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﹙ata science﹚

爱丁堡大学-statistics with ata science

曼彻斯特大学-ata science﹙mathematics﹚

/ata science ﹙computer science ata informatics﹚

lse-msc operations research&analytics

圣安德鲁斯-applie statistics an atamining

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:ata science ﹙applie urban analytics﹚

华威大学-urban analytics an visualisation

格拉斯哥-urban analytics

5,大数据/文化/社会/政府专业

曼大-ata science ﹙social analytics﹚

lse-msc applie social ata science

华威:politics,big ata an quantitative methos

南安:msc ata analytics for government

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 ata analytics an machine learning

曼大-msc health ata science

格拉斯哥大学-public health ﹙ata science﹚mph

利兹大学-health ata analytics msc

7,物联网&数据专业

qm-internet of things﹙ata ﹚

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

数据在政府系统、公共政策的运用,可以用《nature》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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