數據科學質疑如何理解現代生活中每天生成的大量數據，從社交網絡到科學研究和金融。然后，它提出了處理這些海量信息的復雜計算技術。

數據科學課程為那些有興趣在現代數據革命前沿工作的人提供了高度發達的數學、統計和計算技能的基本組合，即從事利用先進技術從數據中提取價值的職業，或者開發此類技術。

由統計、計算機科學和數學系的專家授課，你將發展機器學習、數據挖掘和算法復雜性專業領域的專業知識。數學和統計建模、算法設計和軟件工程方面的技能發展為你從事其他職業做好準備，包括制造、制藥、金融、電信和科學研究。

一、核心模塊

你將通過在該系設備齊全的本科計算機實驗室進行的講座、小組輔導和實踐課程相結合的方式進行學習。數據科學學習的核心部分是解決問題。

該課程的原則是，隨著學位的進展，模塊選擇會變得越來越靈活。最重要的是，你可以選擇從更廣泛的模塊中學習其他選項。

第一年：100% 核心。

第二年：約 20% 可選模塊。

第三年：約 60% 可選模塊。

第四年：大約 75% 的可選模塊。

二、核心模塊概述

1.計算機科學家編程

該模塊旨在幫助你提高編程技能，無論你的起始技能水平如何。你將通過過程和面向對象編程的視角培養解決問題的技能。使用 Java 編程語言，你將參與實際工作，從而學習類、封裝、數組、繼承等概念以及多線程和反射等高級主題。通過使用 Warwick Robot Maze 環境，你可以獲得錯誤分析和調試的技能，這將幫助你生成精心設計和經過良好測試的代碼。

2.信息結構設計

繼計算機科學家編程之后，關于編程的基礎知識，本模塊將教你有關數據結構以及如何對其進行編程的所有知識。我們將研究如何有效地表示數據結構以及如何對其應用形式推理。你還將學習使用數據結構的算法。成功完成該課程將使你能夠理解支持面向對象編程的結構和概念，并能夠編寫在大型數據集上運行的程序。

3.數學規劃Ⅰ

運籌學關注的是支持決策的先進分析方法，例如資源分配、路由或調度。決策中的一個常見問題是在某些約束下找到最優解決方案。數學規劃我向你介紹線性規劃的理論和實踐方面，線性規劃是解決此類優化問題的數學方法。

3.軟件工程

以團隊合作為中心，你將專注于應用軟件工程原理，與同行一起開發重要的軟件系統，從可行性研究到建模、設計、實施、評估、維護和演進。你將專注于設計質量、人機交互、技術評估、團隊合作和項目管理。通過更深入地了解軟件生命周期的各個階段，你將獲得使用形式建模和符號設計面向對象軟件的技能。你將學習圖形用戶界面和以用戶為中心的設計原理，并能夠根據技術成就和項目管理、溝通和成功的團隊合作等因素評估項目。

4.數據庫系統

在本模塊中，你將學習如何使用關系數據庫理論來有效地組織和檢索大量數據。這包括對不同關系查詢語言的學習以及業界廣泛使用的SQL語言的實踐經驗。成功完成課程后，你將能夠為一系列應用程序創建適當、高效的數據庫設計，并將非正式查詢轉換為正式符號。你將學會識別適當的數據約束，以確保數據庫的完整性并減輕各種常見的安全威脅。

5.隨機過程

隨機(隨時間隨機發展)過程的概念是經濟學、生物學、心理學和運籌學中有用且令人驚訝的美麗數學工具。在研究控制隨機過程的思想時，你將詳細了解隨機游走 - 構建其他過程的構建塊以及其本身很重要，以及一種特殊的“無記憶”隨機過程，稱為馬爾可夫鏈，它有著巨大的應用范圍和龐大而美麗的基礎理論。你的理解將擴展到行為的概念，包括瞬態、循環和均衡，并且你將把這些想法應用到概率論中的問題。

三、評估

根據你的選擇，你將接受閉卷和開卷考試、持續評估和項目工作相結合的評估。第三年將包含一個數據科學項目，第四年將包含一個研究項目。第一年占 MSci 學位最終分數的 10%，第二年占 20%，第三年占 30%，第四年占 40%。

四、教學

課程分為由講座和評估組成的模塊，通常輔以輔導、監督和計算機實驗室等小組教學。每個模塊的家庭作業通常每兩周一次，期望學生努力解決各種難度級別的問題。

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