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高级数据科学与人工智能理学硕士
MSc Advanced Data Science and Artificial Intelligence
工科
计算机
电气工程、电子与计算...
简介
课程
报告
案例
项目简介
专业方向
计算机
入学时间
9月
项目时长
1年
项目学费
30800英镑/年
培养目标
<p> 大数据在当今商业和 IT 领域中的重要性日益凸显。对于许多公共和私营企业而言,分析大规模数据集对于企业发展至关重要。利物浦大学高级数据科学与人工智能理学硕士学位将为学生在对大数据专业人员需求旺盛的 IT 行业就业做好准备。学生将学习如何查询大量结构化和非结构化数据,并从太大而无法使用标准技术轻易处理的数据集中获得明智的见解。学校将概述解决大数据问题时将使用的关键算法、算法方法和软件环境,并探索数据挖掘技术。</p> <p> 借助最新多核和多处理器平台的动手编程经验,学生将获得高性能计算知识作为大数据专业知识的基础。通过一系列可选课程,学生将有机会进一步专业化并增强算法、优化和机器学习方面的知识。 学生将作为小组的一员参与一个实际项目,以找到大数据问题的解决方案。学校还将全面讲解如何规划和开展研究,为学生论文做准备。 </p>
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GPA要求
该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求,利物浦大学会根据“双一流院校”、“双非院校”、“独立院校”等设置院校名单,对内地院校划分等级,以此来设置不同的申请要求。
申请要求
具有2:1荣誉学位或同等学历,需要计算机科学或密切相关的学科背景<br> 学校将根据个人情况考虑具有2:2荣誉学位的申请者
语言要求
类型 总分
小分要求
确认
雅思 6.5 L:5.5 | R:5.5 | W:5.5 | S:5.5
托福 88 L:17 | R:17 | W:17 | S:19
PTE 61 L:59 | R:59 | W:59 | S:59
申请时间
2025Fall
开放时间
截止时间
2024-10-01
2025-07-11 Round 1
课程设置
计算机科学研究方法
Research Methods In Computer Science
应用算法
Applied Algorithmics
数据挖掘
Data Mining
多核编程
Multi-core Programming
大数据分析
Big Data Analysis
大数据团队项目
Big Data Group Project
优化
Optimisation
硕士项目
Msc Project
机器学习和生物启发优化
Machine Learning and Bioinspired Optimisation
安全性和可靠性
Safety and Dependability
行动和变革推理
Reasoning About Action and Change
计算竞价和机制设计
Computational Auctions and Mechanism Design
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顾问解析
<p>利物浦大学大数据与高性能运算理学硕士项目由利物浦大学和英国科学与技术设施委员会-哈特里中心联合开设,将使学生深入了解运用高性能计算技术进行大数据分析和处理的途径,以获得计算领域急需的专业技能。人们通常视大数据为无法运用标准技术轻易处理的大型数据,因此现今有许多公共/私人企业视大规模数据分析为发展的要素,虽然计算机性能在数据处理中扮演着重要的角色,但事实上现实生活中必要的技能基础总是落后于技术。因此当前大数据领域中的就业缺口日趋显著,尤其缺乏能够运用高性能计算解决大数据问题的人才。利物浦大学大数据与高性能运算理学硕士项目旨在解决人才缺口,为学生提供就业必要的技能,以应对高性能计算背景下的核心大数据问题。该项目获得了英国计算机学会(BCS)的认可,部分满足注册为特许信息技术专业人士的学术要求。该项目在与位于沃灵顿附近的达斯伯里的哈特里中心密切合作开发和实施。哈特里中心拥有英国最大的超级计算机,每秒能进行一千万亿次计算。与工业界和研究界合作,帮助英国企业和组织探索和采用超级计算、数据科学和人工智能技术。 在最近的研究卓越框架中,研究产出在英国排名第5。在最先进的PC和Mac实验室教授课程,并运行各种操作系统,以及iOS和Android平板电脑,以鼓励创造力和创新,并提供一个激励性的学习环境。项目提供专门的学生服务团队可帮助学生获取学习帮助,提供健康和福利支持,并获得财务建议。同时。为帮助有影响学习和整体福利问题的学生提供保密咨询和支持。项目还提供残疾建议和指导团队支持不同需求的学生。他们可以为学生确定并推荐适当的支持措施。该项目培养目标为:1.最新多核和多处理器平台编程的理论和实践方面。2.为解决大数据问题开发解决方案的关键算法、方法和软件环境。3.使用真实世界数据集进行数据挖掘技术和挑战。4.将可视化方法应用于数据挖掘。5.计算机科学研究技能。6.基于生物启发式算法的优化和机器学习。7.如何建模连续和离散优化问题。8.所选算法技术的优点和缺点。9.博弈论的算法方面。10.人工智能的神经网络。11.如何对系统进行安全规范验证,以确保系统的稳定性。</p><p><b>就业服务</b>:该项目有职业生涯和就业支持,包括职业规划、了解就业市场和增强您的人际网络技能。毕业生可以成为数据分析师,数据科学家,数学建模师,数据库管理员,机器学习工程师,统计学家。该项目所培养的可转移技能还将使学生适合IT行业的各种其他角色,而在数据处理方面的专业知识也将使学生适合进行潜在的博士学习。</p><p><b>招生特点</b>:申请者需要具备工程或相关学科背景。录取者bg:某海洋大学,海洋科学专业73.8分。</p>
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