謝菲爾德大學(xué)MSc Data Analytics 數(shù)據(jù)分析課程將培養(yǎng)學(xué)生分析大數(shù)據(jù)集的技能，使學(xué)生能夠?qū)⑿畔⑥D(zhuǎn)化為可操作的知識(shí)。這門(mén)課程是為有數(shù)學(xué)背景的學(xué)生(例如數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、工程、物理或化學(xué)第一學(xué)位)以及已經(jīng)在相關(guān)行業(yè)工作的學(xué)生設(shè)計(jì)的。課程的重點(diǎn)是管理大量信息，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的知識(shí)。課程將教授學(xué)生對(duì)現(xiàn)代世界中需要解釋的數(shù)據(jù)集類(lèi)型進(jìn)行實(shí)際分析所需的關(guān)鍵技能。這些數(shù)據(jù)涉及大型數(shù)據(jù)集以及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。課程利用了一系列學(xué)科開(kāi)發(fā)的技術(shù)，例如計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)。

主修課程如下：

1、Scalable Machine Learning  可擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)：

本課程將專(zhuān)注于可應(yīng)用于非常大規(guī)模數(shù)據(jù)的技術(shù)和算法(例如，人口水平)。從理論角度來(lái)看，課程將專(zhuān)注于算法的并行化和算法方法，如隨機(jī)梯度下降。課程還將有一個(gè)重要的實(shí)用元素，關(guān)注在實(shí)踐中部署可擴(kuò)展ML的方法，如SPARK，編程語(yǔ)言，如Python/Scala，以及在高性能計(jì)算平臺(tái)/集群上的部署。

2、Text Processing 文本處理：

本課程介紹了自然語(yǔ)言文本處理的基本概念和思想，涵蓋了處理文本語(yǔ)料庫(kù)的技術(shù)，并研究了需要自動(dòng)處理大量文本的代表性系統(tǒng)。本課程著重于文本分析的現(xiàn)代定量技術(shù)，并探討從文本中表示和獲取信息的重要模型。

3、Machine Learning and Adaptive Intelligence 機(jī)器學(xué)習(xí)和自適應(yīng)智能：

該課程介紹了支撐現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。課程將介紹統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)和概率建模及其在描述現(xiàn)實(shí)世界現(xiàn)象中的應(yīng)用。該課程將為學(xué)生提供現(xiàn)代最先進(jìn)算法的基礎(chǔ)，允許現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

4、Natural Language Processing 自然語(yǔ)言處理：

本課程介紹了書(shū)面自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)處理領(lǐng)域，即自然語(yǔ)言處理(NLP)。課程將涵蓋標(biāo)準(zhǔn)理論、模型和算法，討論問(wèn)題的解決方案，描述示例系統(tǒng)和應(yīng)用，并強(qiáng)調(diào)開(kāi)放研究的領(lǐng)域。

5、Professional Issues 專(zhuān)業(yè)問(wèn)題：

本課程旨在提高學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)所涉及的更廣泛的社會(huì)、法律和道德問(wèn)題的認(rèn)識(shí)。課程描述了技術(shù)變化、社會(huì)和法律之間的關(guān)系，強(qiáng)調(diào)了計(jì)算機(jī)和計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人員在技術(shù)社會(huì)中發(fā)揮的強(qiáng)大作用。本課程亦介紹與計(jì)算學(xué)科有關(guān)的法律范疇(例如知識(shí)產(chǎn)權(quán)、軟件缺陷的責(zé)任、電腦誤用等)。

6、Team Project 團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目：

團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目為學(xué)生提供了參與行業(yè)啟發(fā)的研究工作的機(jī)會(huì)。項(xiàng)目是小組進(jìn)行的。項(xiàng)目由工業(yè)問(wèn)題提出，并由計(jì)算機(jī)科學(xué)系工作人員或行業(yè)專(zhuān)家監(jiān)督。學(xué)生將組成小組，共同選擇一個(gè)感興趣的項(xiàng)目，然后在導(dǎo)師的幫助下，通過(guò)對(duì)主題領(lǐng)域進(jìn)行徹底分析，并制定解決方案，從而細(xì)化研究范圍。該項(xiàng)目是在嚴(yán)格監(jiān)督下開(kāi)發(fā)的。學(xué)生的小組將在學(xué)期的前幾周內(nèi)提出項(xiàng)目概述，并在學(xué)期結(jié)束時(shí)提交一份工作報(bào)告。

7、Statistical Data Science in R 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)在R中的應(yīng)用：

本課程從一些基本的R語(yǔ)言開(kāi)始，介紹R語(yǔ)言的進(jìn)一步方面，演示如何使用和編寫(xiě)R函數(shù)，介紹一些編程工具，并展示如何使用R實(shí)現(xiàn)一些蒙特卡羅方法。除了編程方面，該課程還演示了R中的基本探索性數(shù)據(jù)分析，并介紹了ggplot2圖形系統(tǒng)中使用的圖形語(yǔ)法。還說(shuō)明了R web應(yīng)用程序Shiny。

8、Data Analytics Dissertation Project 數(shù)據(jù)分析論文項(xiàng)目：

對(duì)于個(gè)人項(xiàng)目，學(xué)生可以在大學(xué)內(nèi)外許多不同的環(huán)境中從廣泛的可能性中選擇。該項(xiàng)目在夏季完成，在此期間，學(xué)生將有一位個(gè)人學(xué)術(shù)導(dǎo)師指導(dǎo)研究。