本科数学去英国留学能学什么呢？

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  留学资料

1、University of College London伦敦大学学院

MSc Statistics统计学专业-统计学院

专业概况：统计科学技能是在所有纯粹和应用科学以及金融、法律和市场营销中发挥重要作用的有力工具。该理学硕士课程提供的定量技能培训可以在工业、医学、政府、商业或研究领域带来新的、具有挑战的机会。  >>在线咨询录取要求

学习的核心课程

·Foundation Course (not credit bearing)
　　·Statistical Models and Data Analysis
　　·Statistical Design of Investigations
　　·Statistical Computing
　　·Applied Bayesian Methods

2、University of Warwick华威大学

MSc Statistics/PG Diploma统计学

Duration: 1 year full-time

Overseas: 23,460 per year

English Language: IELTS 6.5 (with no less than 6.5 in all components)

该专业主要研究在多个领域应用他们的技能，包括医学，生物信息学和药物研究、精算工作、 投资银行和政府统计分析。 >>在线咨询录取要求

3、University of Manchester 曼彻斯特大学

MSc Data Science

要求：IELTS - overall score of 7, including 7 in writing with no further component score below 6.0

概况：我们的目标是帮助您发展成为一名敏捷、技术熟练的数据科学家，擅长在各种环境中工作，能够应对挑战并收获跨学科团队工作的回报。该课程能够提供学生计算能力、数据分析能力、数据管理技能和知识以及项目设计设计能力。

该专业提供以下分支：

business and management 商务管理
　　health science 健康科学
　　social sciences 社会科学
　　Geography 地理学
　　Planning 规划
　　computer science 计算机科学
　　and Mathematics. 数学
　　Social Analytics

还有MSc Statistics 统计学也可以  >>在线咨询录取要求

概况：这些课程旨在为学生提供全面的统计专业培训，使他们能够在不同的领域从事统计工作。目前硕士课程允许学生根据自己的兴趣和职业规划，选择两种不同的理科硕士学位：在统计数据中有一个主要的项目，以及一个相关的金融统计方法。 

这个学位也得到了皇家统计学会的认可。

就业：统计学和数学一样是一个服务类学科，并没有所谓的“对口就业”。 只要出现数据的行业，都需要统计学。现在的统计学已经发展到现在多学科的交叉(例如：数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计与风险管理和精算、应用统计等)。

5、King’s College London伦敦大学国王学院

Data Science MSc-信息学院

概况：数据科学硕士学位将提供你拥有组装所需的实用技能整理、存储、管理和分析所需的数据对数据科学项目有效。你也会获得必要的技能来选择合适的技能统计和计算数据建模以及评估数据科学的分析技术活动和项目。  >>在线咨询录取要求

就业方向：

大数据的应用非常广泛，包括了大科学（一般指投资大，多学科交叉的大型的基础科学研究项目）、RFID（射频识别）、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等，发展前景十分广阔。

课程设置：

Required modules 必修科目
　　Computer Programming for Data Scientists (15 credits)*  计算机程序设计（计算机专业减免）
　　Databases, Data Warehousing & Information  Retrieval (15 credits)* 数据库、数据仓库和信息检索（计算机专业减免）
　　Statistics for Data Analysis (15 credits)** 统计数据分析 （数学统计专业减免）
　　Data Science Individual Project (60 credits)
　　Optional modules
　　You are required to take 30 credits from a range of optional modules, which may typically
　　include:
　　Big Data Technologies (15 credits) 大数据科技
　　Simulation & Data Visualisation (15 credits) 仿真和数据可视化
　　Data Mining (15 credits) 数据挖掘技术
　　Machine Learning (15 credits) 机器学习

typically include：除此之外，有45学分可以在以下选修课中选择：Elements of Statistical Learning (15 credits)

近期活动：

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