在利茲大學，我們將數據科學視為一個令人興奮且跨學科的領域，廣泛涉及數學、計算機科學和通信。

利茲大學的數據科學課程將為您提供高級數學技術，如機器學習和數學建模，以發現大數據中的模式并分離特征。您還將成為一個有效的溝通者和戰略思考者，能夠理解和解決復雜問題 - 無論是個人還是在多專業和跨學科團隊中合作。這意味著，當您畢業時，您將成為一名熟練的程序員、數學建模者和戰略溝通者，換句話說，一個全面發展的數據科學家。

在整個學位課程中，您將建立的廣泛技能集在全球幾乎每個行業都受到高度追捧，使數據科學成為一個異常有利可圖的職業選擇。如果您喜歡使用科學工具和技術進行創造性的偵探工作，解開并解決現實世界的問題，那么利茲大學的數據科學課程正是適合您的選擇!

課程輔導內容

第一學年

在你的第一學年里，你將有機會學習一系列基礎知識，這些知識將為你之后的學習奠定基礎。

在數學方面，你將涵蓋線性代數、微積分、統計學和概率論等主題。在計算方面，你將學習函數式編程和軟件工程的基礎知識，包括數據結構、并行化和處理大數據的有效算法。

你還將接觸到信息理論、數據可視化、地理信息系統(GIS)、自然語言處理(NLP)以及人際溝通社會科學基礎等基本原理，以及實踐中的實際建議和練習。

這些基礎概念將為數據科學提供必要的基石，為你在課程進展中理解更高級的主題提供技能和知識。

必修模塊

核心數學

該模塊介紹了數學的基本主題。你將學習函數、數字和證明的基本概念，為你處理數學學習提供語言和技能。該模塊還鞏固了基本的微積分，將其擴展到更高級的技術，如多變量函數。這些技術導致了解決常微分方程的方法。線性代數為數學的廣泛領域提供了基礎，而該模塊提供了必要的基礎。

概率和統計

“概率基本上是常識化為計算;它使我們能夠以一種精確的方式理解合理的思維感受到的東西。”拉普拉斯如是說。在現代科學技術世界中，理解概率和統計論證變得更加重要。該模塊將向你介紹這兩個領域的關鍵思想，概率形成了統計檢驗和推斷的理論基礎。

計算數學與建模

你將介紹計算技術、算法和數值解，以及離散系統的數學。你將學習使用Python語言進行基本編程，并將計算技術應用于數學問題的解決。

數據科學與溝通

該模塊探討了數據科學的性質、數據科學生命周期以及數據科學家的戰略組織角色。你將被介紹到在不同格式中分析數據的高級方法，并奠定了在原始數據、實驗和可重復編程管道的工作水平的基礎。其中一個關鍵方面是學科的跨學科和綜合性質，特別是圍繞溝通、協作、設計和倫理的社會科學維度。

大數據建模

該模塊為大數據的計算機編程打下基礎，包括程序化和函數化編程、數據結構和良好的編程實踐，如可重復性、協作編輯和版本控制。你將接觸和實踐處理大數據的技術，如并行化、矢量化和高性能計算，以及高效算法的設計。這些技術應用于探索性數據分析、計算建模、問題解決和數據可視化。

第二年

你的第二年將建立在第一年的基礎之上，為你提供更多關于在“現實世界”中應用數據科學的見解。在數學方面，你將學習機器學習的基礎知識，如聚類、主成分分析、數值方法、優化和神經網絡。你還將研究網絡和復雜系統，分析和可視化真實世界網絡的例子，以及隨機過程和統計推斷。

在計算機科學方面，你將學習更高級的主題，如面向對象的編程、分布式計算、軟件工程、數據挖掘和自然語言處理。此外，你將獲得使用各種工具和技術收集、分析和可視化數據的經驗。

這些主題將為你提供數據科學的基本構建模塊，使你具備在工業中應用這一學科所需的理解能力。

必修模塊

進階線性代數與離散數學

探索更抽象的向量空間和線性變換的概念，同時介紹離散數學領域。

機器學習與面向對象編程

發展你的編程技能，應用于軟件工程和機器學習。你將接觸面向對象的編程范式，以及設計思維、資源權衡和項目管理工具等軟件工程實踐。介紹基本的機器學習范式，如監督學習、無監督學習和強化學習，以及數據科學中的關鍵主題，如聚類、遺傳算法、隨機森林和降維。

隨機過程

隨機過程指的是隨著時間隨機變化的任何數量。水庫的容量、個人的無索賠折扣水平和人口的規模都是現實世界中的例子。所有這些例子的聯系模型都是馬爾可夫過程。通過適當的修改，馬爾可夫過程可以擴展到模擬隨時間連續變化的隨機過程，而不僅僅是在規則間隔的時間點。你將探索隨機過程的關鍵特征，并在狀態、空間和時間、泊松過程和馬爾可夫性等領域發展你的理解。

時間序列

在時間序列中，測量是在一系列時間點進行的，重要的是不同時間點測量之間的相關性。這個模塊將集中討論模型識別、參數估計、診斷檢查和自回歸移動平均模型及其擴展內的預測技術。

圖、網絡和系統

你將被介紹到技術現實世界考慮因素，如網絡和復雜系統的分析。該模塊基于代數和圖論的數學基礎，并將這些知識應用于網絡分析。它比較和對比了規約和疊加與非線性和復雜性的差異，例如現實世界的混亂程度。在計算數學和建模的基礎上，該模塊將網絡思想與非線性激活函數結合起來，以模擬基本神經網絡的動態，并使用庫執行標準神經網絡任務，如預測建模和分類。

統計方法

統計模型在許多應用中都很重要。它們包含兩個主要元素：具有科學興趣信息的一組參數和代表隨機變化的“誤差分布”。這個模塊為這些模型的分析奠定了基礎。我們將使用各種統計應用的實際例子來闡明這些思想。

第三年

您的第三年將結合數學、計算和溝通，使用高級概念、工具和技術，以提供對現實生活中數據科學的更深入理解。

您將學習如何從數據庫中提取數據進行數據挖掘、大數據可視化和人工智能。這一年的重要組成部分將是與核心數據科學模塊和各種選修模塊并行進行的數據科學論文項目。

論文項目是您將所學知識應用于實際數據科學問題的機會。您不僅將借助整個學位期間學到的技術知識，還將運用在問題解決、戰略規劃、分析和可視化等領域的高級技能，有效應對項目主題中出現的挑戰。

接觸到與行業相關的挑戰也是初步了解數據科學工作的好機會，在畢業前積累行業經驗，并向雇主展示您在這一領域豐富的技能。

必修模塊

深度學習與可解釋人工智能

本模塊是在先前的機器學習和神經網絡模塊的基礎上建立的，涵蓋了更高級的主題，如人工智能和數據挖掘，應用于金融、健康、能源、可持續性等關鍵領域。關鍵主題包括深度學習和可解釋人工智能，在自然語言處理、非結構化數據標記、對象識別和倫理等方面的應用。它在組織戰略背景下反思數據科學生命周期，以便將見解和建議傳達給機構決策者，實現組織目標或影響組織變革。因此，該模塊旨在為您在專業工業背景中應用人工智能做準備。

數據策劃與治理

考慮在專業環境中處理實際大數據的實際方面。它探討了數據策劃、質量和存儲的需求，并探索了適當的工具，如數據庫和云技術。您將通過清理、處理和轉換練習重要的實際任務，思考組織數據建模視角下的數據。專業環境還要求理解圍繞隱私和數據法規/指令/合規性等方面的法律和道德義務。因此，該模塊為您做好了進入專業工作環境的準備。

數據科學項目

您將接受研究技能培訓，并制定并實施個人培訓計劃，進行數據科學主題的獨立研究項目。您將分組討論項目主題，每個團隊成員研究主題的特定方面，并將調查結果帶回團隊。您將撰寫個人項目報告，并與團隊成員一起進行團體展示，每個團隊成員都會做出貢獻。

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