課程概述

該課程不假設學生具有任何先前的概率、統計或計算機科學經驗。在您的學位課程中，理論研究與實際工作平衡結合，包括至少兩種編程語言的培訓，以及對理論概念的實際演示。

第一年旨在為所有學生提供這些學科的堅實基礎，同時加深那些有一些先前經驗的學生的知識和理解：您將學習數學、統計學和計算機科學，這將為您在第二和第三年進一步專攻數據科學做好準備。

第二年和第三年通過進一步的必修模塊來建立這一基礎，涵蓋概率論、統計推斷和算法等核心主題。應用領域的專業領域，如醫學和商業，主要作為第三年的選項引入，盡管應用科學的入門模塊可以在第一年就開始學習。

在最后一年，您有很大的靈活性，可以偏向課程的更數學或更應用的方面。特別是，您約四分之一的工作將涉及到由統計科學系的教職員工監督的廣泛研究的項目。

這門課程將為您提供什么

該學位課程旨在培養數據科學家的核心能力，他們將能夠與各種不同的學科進行互動，包括健康研究、數字經濟和金融、自然科學等等。

在學位課程中，學生將接觸到一系列多學科模塊，包括應用科學及其數據分析方面的內容。

該系提供友好和支持性的氛圍，為所有學生提供小組教學和個人關注。

課程的結構鼓勵實際作業和與系外學科的互動。

課程安排

第一年必修

數據庫系統A

多維微積分

微積分與線性代數

概率與統計導論

實用統計學導論

進一步的概率與統計學

編程基礎

第二年必修

科學與倫理

高級線性代數

概率與推斷

線性模型與方差分析

算法與數據結構

實用統計學計算

第三年必修

統計機器學習

項目

大規模推理

你的學習

UCL采用多種教學方法，包括講座、小組教程、問題課程、計算機工作坊和在線學習。講師定期設有“辦公時間”，在此期間，你可以前來咨詢有關課程材料的問題。

接觸時間將根據所選擇的選項而變化，但學生通常需要每周進行35-40小時的學習，其中約20-30%的時間用于聽講座，10-20%的時間用于教程、工作坊或計算機實踐，其余時間用于獨立學習。

海馬課堂專業課程輔導，3500+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。