利茲大學研究生Data Science and Analytics項目將使學生具備必要的數據科學知識和技能。學生將接觸到數據科學的不同視角，以及對特定背景下應用的實際理解。該學位的課程結合了計算、地理和數學學院與利茲大學商學院的專業(yè)知識。這種結合將使學生能夠從一系列數據科學觀點和應用中受益，并根據自己的職業(yè)抱負定制課程。以下是具體的課程學習規(guī)劃。

一、必修課程

COMP5122M數據科學

MATH5747M通過案例研究學習技能

MATH5872M數據科學和分析學位論文

二、選修課程

學位剩余的學分需要從以下列表中選擇，要求學生分別從列表A和B中至少選擇30學分。其余學分可以從列表C中選擇。最終的選擇需要經過Programme Manager的批準。

1、列表A

COMP3736信息可視化

COMP5450M知識表示和推理

COMP5611M機器學習

COMP5625M深度學習

COMP5712M數據科學編程

COMP5840M數據挖掘和文本分析

2、列表B

MATH3092混合模型

MATH3714線性回歸和穩(wěn)健性

MATH3723統(tǒng)計理論

MATH3802時間序列

MATH3823廣義線性模型

MATH5092M具有醫(yī)療應用的混合模型

MATH5714M線性回歸、穩(wěn)健性和平滑

MATH5741M統(tǒng)計理論和方法

MATH5743M統(tǒng)計學習

MATH5745M多元方法

MATH5772M多元和聚類分析

MATH5802M時間序列和頻譜分析

MATH5824M廣義線性和加法模型

MATH5835M統(tǒng)計計算

3、列表C

GEOG5042M地理數據可視化和分析

GEOG5255M地理人口統(tǒng)計學和鄰域分析

GEOG5917M大數據和消費者分析

GEOG5927M預測分析

GEOG5937M應用地理信息系統(tǒng)和零售建模

LUBS5308M商業(yè)分析和決策科學

LUBS5309M預測和高級業(yè)務分析

LUBS5990M實踐中的機器學習

TRAN5340M運輸數據科學

通過利茲大學研究生Data Science and Analytics課程，學生將發(fā)展一系列相關技能，例如分析結構化和非結構化數據、分析大型數據集、從數據中獲得洞察力等等。