英国留学：数据科学专业都学哪些课程？

前两篇文章中，英国我介绍了英国数据科学、留学商业分析专业的数据概况和帝国理工新设立的相关本科项目的招生情况。今天，科学课程我们分享一下小伙伴在英国就读相关硕士项目的专业真实体验——在布里斯托大学就读Data Science硕士的小S同学。

先为学校正名。都学大家常把英国的英国大学分为三类：G5，王爱曼华(伦敦国王学院、留学爱丁堡大学、数据曼彻斯特大学、科学课程华威大学)和其他。专业按照排名看，都学似乎没啥问题，英国只是留学这样的分类忽略了很多不错的学校，比如布里斯托大学。数据其实对于理工科，布大不仅是一个保底校，它的声望和实力都非常不错。

再来看看这个新设立项目的学生背景。第一届中国学生比例在50%左右，有人做过不完全统计，占大多数的还是985/211的学生，另一半里还有印度、欧盟的学生。

语言方面，绝大部分同学不用担心听不懂、学不会的问题。因为学生的多元化程度较高，英国高校老师都挺专业，知道怎如何让非母语的学生听懂课。会提前给课件和阅读材料，甚至会给讲课稿。每节课都会给答疑时间，也可以给老师或助教发邮件请教。

与疫情相关，第一届项目所有课程的“期末考试”全是论文或报告形式，不需要死记硬背，但更考验学生对知识的理解与应用。身边拿distinction的学生比例在50%左右， 80+的分数也不是凤毛麟角。

课程设置方面，布大相当谨慎，偏向于广度，包括基础性的编程和统计学，同时试图覆盖数据科学领域的多个热点话题（CV，NLP，云计算），但深度一般，好处是对非计算机出身的学生比较友好。当然，由于是新设专业，后续课程结构可能会有调整。

分享一门很有意思的课：Visual Analytics，院长亲自授课，开课前会弹钢琴活跃气氛。答疑非常耐心且及时，夜里两点还能收到回复邮件，早晨七点也能得到及时回复。

课程内容主要分为两部分，Tableau的基本应用和一系列和可视化分析相关的模型与降维算法，包括Bayesian Inference，GMM，UMAP和t-SNE等。内容相对硬核但不难学，唯一的缺点是喜欢念PPT，但挺好拿分。

最后说说大家都很关心的就业。布大的数据科学硕士很好地起到了求职敲门砖的作用，但学历之外比拼的还是本科的积累和自身的实力。

就业去向上可以说是百花齐放，国企、私企、公务员都可以尝试，很多人去到了不错的互联网大厂，也有人进入中小型、有发展前景的公司，待遇不错，完全不弱于同龄人。国企和公务员同样不会卡留学生，更不会歧视英国一年硕，只要能通过笔试和面试，毕业院校并不是重点。

下面我分享一个相关信息：

爱丁堡大学数据科学硕士(MSc Data Science)

学术背景要求：

信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科的学士学位，拥有入门的计算机编程基础知识，良好的数学基础（包括微积分、线性代数、离散数学、数学推理和概率学）。

英语成绩：

雅思不低于7.0（单项不低于6.0）；托福不低于100分（单项不低于20分）。

撰稿人：Ivy

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