留学英国哪些大学的数据分析专业好

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本文目录一览：

• 1、留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业
• 2、留学英国哪些大学的数据分析专业好
• 3、美国留学计算机专业分类有哪些

留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业

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留学美国数据学: 解析大数据时代最热门专业摘要：本文通过对留学美国数据学专业的分析，探讨了其在大数据时代的重要性和热门程度。从就业前景、学术研究、专业发展等多个角度论证了选择数据学专业的益处，并总结了留学美国数据学专业的价值。
1. 就业前景: 大数据行业的快速发展近年来，大数据行业迅猛发展，对数据科学家和分析师的需求日益增加。留学美国数据学专业提供了全面的数据技术和分析实践训练，培养了大量高质量的专业人才。毕业生可以在科技公司、金融机构、咨询公司等各个领域找到丰富的就业机会。
2. 学术研究: 开展前沿数据科学研究美国作为数据科学研究的重要中心之一，拥有众多顶尖大学和研究机构，为留学生提供了优质的学术环境和资源。留学美国数据学专业的学生可以参与各类科研项目，开展前沿研究，与国际一流的学术团队合作，为数据科学领域的发展贡献自己的力量。
3. 专业发展: 多样化的职业道路选择留学美国数据学专业毕业后，学生可以选择多个职业道路。他们可以成为数据科学家，在企业中应对复杂的数据挑战，为决策提供科学支持。他们也可以成为数据工程师，负责大规模数据处理和分析的技术实施。此外，他们还可以成为数据分析师、机器学习工程师等，将数据技术与不同领域的应用相结合。
4. 课程设置: 全面系统的数据学培养留学美国数据学专业的课程设置涵盖了数据科学的方方面面。学生将学习数据挖掘、机器学习、统计学、数据库管理等基础课程，并有机会选择相关领域的专业选修课程。通过全面系统的学习和实践，学生可以掌握数据处理与分析的核心能力。
5. 跨学科合作: 数据科学的交叉融合留学美国数据学专业注重跨学科的合作与交流。学生可以与其他领域的学生和专家合作，探索数据科学与社会科学、生命科学、经济学等各个领域的结合点。通过交叉融合，数据学专业的学生可以在解决现实问题中发挥更大的作用。
总结留学美国数据学专业是大数据时代最热门的专业之一。该专业具有广阔的就业前景，为学生提供了全面的学术研究和专业发展机会。通过课程设置和跨学科合作，学生可以获得全面系统的数据学培养，掌握数据科学的核心能力。留学美国数据学专业为学生提供了深入了解和应用大数据技术的机会，将为他们的未来职业发展打下坚实的基础。

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留学英国哪些大学的数据分析专业好

留学英国哪些大学的数据分析专业好?
1. 伦敦政治经济学院LSE
(The London School of Economics and Political Science)
MSc in Data Science
数据科学
该专业开设在Department of
Statistics统计学方向下，是17/18学年新推出的课程，也说明名校对于社会需求做出的反应还是很迅速的。课程旨在让学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。核心课程将为您提供数据科学，计算技术和统计分析，数据挖掘等一些基本理论。
然后你将从以下选修课程中，根据自己的职业方向，进行选修：
ST446 Distributed Computing for Big Data (H)大数据分布式计算
ST444 Statistical Computing (H)统计计算
ST405 Multivariate Methods (H)多变量方法
ST411 Generalised Linear Modelling and SurvivalAnalysis (H)广义线性建模与生存分析
ST422 Time Series (H)时间序列
ST436 Financial Statistics (H)金融统计
ST429 Probabilistic Methods in Risk Management andInsurance
(H)风险管理与保险概率法
MY459 Quantitative Text Analysis (H)定量文本分析
MA407 Algorithms and Computation (H)法与计算
MA424 Modelling in Operations Research (H)运营研究建模
入学要求：学术：中国TOP35位大学，平均分85%以上
雅思：7.0(R/L6.5;W/S6.0)
每年学费：26,448英镑/年
2. 华威大学
(University of Warwick)
华威大学作为英国国家数据科学研究所Alan Turing Institute数据分析研究的领导者，并且与纽约城市科学与进步中心New York
Centre for Urban Science and Progress合作。
有2个与大数据相关的专业：
(1)MSc in DataAnalytics
数据分析
开设在Department of Computer
Science计算机科学学院下，课程提供数据分析的跨学科视角，使学生能够获得计算机科学，数学和工程的先进知识，这对未来在“大数据”中的作用至关重要，使华威大学的毕业生在网络安全，金融，政府和技术等领域具有独特的价值。
入学要求：学术：相当于英国二等二荣誉学士学位，数学，科学或分析学科要比较强
雅思：6.5(6.0)
每年学费：23,460英镑/年
(2)MSc in Big Dataand Digital Futures
大数据和数字期货
开设在Centre for Interdisciplinary
Methodologies跨学科方法研究中心，该课程介绍了数据对传统研究流程的挑战以及对安全性，隐私权，伦理学以及治理和政策的影响。
入学要求：学术：相当于英国一等或二等一荣誉学士学位，数学，科学或分析学科要比较强。不需要计算机科学，数学或统计学背景。重点是他们想要更多地了解数据和数字在日常生活中发挥作用的方式。愿意参与现实世界的社会科学问题，对大数据和数字期货感兴趣。
雅思：7.0(6.0/2项7.0+)
每年学费：19,180英镑/年
3. 伦敦国王学院
KCL(King's College London)
Big Data in Culture & Society MA
大数据文化与社会
该专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院，The Digital Humanities
department (2014 Research
ExcellenceFramework)数字人文科学排在全英TOP1。伦敦国王学院率先在文化与社会的大数据中认识到大数据在当代社会日益增长的重要性，从艺术和人文学的角度来解决大数据的理论和实践。
入学要求：学术：相当于英国二等一荣誉学士学位，商科/英语/艺术/人文或者社科相关专业
雅思：7.0(R/W6.5，S/L6.0)
每年学费：22,800英镑/年

美国留学计算机专业分类有哪些

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是 人工智能 比较火，但是我觉得火的方向不一定会适合每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。 瑞金盛留学网

知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。

机器学习（machine learning）：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

推理（reasoning）：学习推理的计算模型。

机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（1）网络与分布式系统（Networking and distributed systems）：移动通信系统，无线网络协议（wireless protocols），Ad-hoc网络，服务质量管理（Quality of Service management，QoS），多媒体网络，计算机对等联网（peer-to-peer networking, P2P），路由，网络模拟，主动队列管理（active queue management, AQM）和传感器网络（sensor networks）。

（2）操作系统（Operating system）：分布式资源管理，普适计算（ubiquitous computing/pervasive computing）环境管理，反射中间件（reflective middleware），中间件元级操作系统（middleware “meta-operating systems”），面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算（autonomic computing），软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

（3）安全（Security）: 隐私，普适计算，无线传感器（wireless sensors），移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

（4）实时和嵌入式系统（Real-time and embedded systems）：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

4. 理论与算法 Theory and Algorithms

计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。

具体包括最优化（optimization），计算几何和拓扑（computational geometry and topology），近似算法（approximation algorithms），密码（cryptography）和安全计算（secure computation），网络设计（network design），数据挖掘（data mining），机器学习（machine learning），有限元网格生成（finite-element mesh generation）和自动化软件验证（automatic software verification）。

5. 编程语言 Programming Languages

该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

（1）程序语言设计和实现（Programming Language Design and Implementation）：编译器优化（Compiler optimization），语义（Semantics），即时编译器（JIT complier），域特定语言（DSL：Domain-specific languages）。

（2）编程环境和工具（Programming Environments and Tools）：监控（Monitoring），程序员搜索引擎（Programmer search engines），基于模型的设计（Model-based design）。

（3）程序分析和验证（Program Analysis and Verification）：模型检测（Model checking），静态和动态分析（Static and dynamic analysis），定理证明（Theorem proving），实时系统的任务调度分析（Schedulability analysis for real-time systems）。

6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems

包括以下研究内容：

（1）数据库（Database）：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

（2）数据挖掘（Data Mining）：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

（3）信息检索（Information Retrieval）：研究如何提取各种媒体（文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多）中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

（4）自然语言处理（Natural language processing）：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要（automatic summarization），语篇分析（discourse analysis），机器翻译（machine translation），命名实体识别（named entity recognition），自然语言生成（natural language generation）和语音识别（speech recognition）等。

7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成（modeling and animation of natural phenomena），计算拓扑学（computational topology），图形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），网格处理和简化（mesh processing and simplification），形状建模（shape modeling），曲面参数化（surface parameterization）和可视化处理（visibility processing）等。

多媒体研究包括图像处理（image processing），视频处理（video processing），音频分析（audio analysis），文本检索和理解（text retrieval and understanding），数据挖掘和分析，以及数据融合（data fusion）。因为多媒体数据包含不同格式的数据（如文本，音频，视频），所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

研究课题包括：

(1) 上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（Smart Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。

(2) 感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。

(3) 协同和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的编辑工具（Pattern-based authoring tools），ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术（group collaboration technologies），包含按地理分布的远程沉浸协同（geographically distributed tele-immersive collaboration）等。

(4) 验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation），仿真渲染（vision realistic rendering）。

希望我的回答可以帮到题主。

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