谢菲尔德大学数据分析理学硕士项目将培养学生分析大数据集的技能，以便学生将信息转化为可操作的知识。本课程专为具有计算背景的学生（例如数学、经济学、工程、物理或化学的第一学位）以及已经在工业领域工作的毕业生设计。本课程侧重于管理大量信息并将其转化为可操作的知识。该课程教授对现代世界中需要解释的数据集类型进行实际分析所需的关键技能。其中包括大型数据集以及结构化和非结构化数据。该课程利用了一系列学科中开发的技术，包括计算机科学、人工智能、数学和统计学。

1、Scalable Machine Learning

2、Text Processing

3、Machine Learning & Adaptive Intelligence

4、Natural Language Processing

5、Industrial Team Project

6、Individual Data Analytics Dissertation

7、Information Governance and Ethics

8、Mathematical Data Science

9、Computer Security and Forensics

10、Parallel Computing with Graphical Processing Units (GPUs)

1、可扩展机器学习

2、文本处理

3、机器学习和自适应智能

4、自然语言处理

5、工业团队项目

6、个人数据分析论文

7、信息治理和道德

8、数学数据科学

9、计算机安全和取证

10、并行计算和图形处理器