伦敦大学学院的数据科学与机器学习理学硕士解析

数据科学将计算和统计技能以及机器学习结合起来，以解决数据驱动的问题。这个快速扩展的领域包括深度学习、大规模数据分析，并在电子商务、搜索/信息检索、自然语言建模、金融、生物信息学和人工智能相关领域得到应用。

必修模块
应用机器学习（15 学分）
统计数据科学导论（15 学分）
理学硕士数据科学和机器学习项目（60 学分）
可选模块
学生必须从可选模块中选择 30 到 45 个学分，从选修模块中选择 30 到 45 个学分。

选项（第 1 组）（选择 15 个学分）
机器学习简介（15 学分）
监督学习（15 学分）
选项（第 2 组）（选择 30 到 45 个学分）
复杂网络和 Web（15 学分）
信息检索和数据挖掘（15 学分）
深度学习简介（15 学分）
机器视觉（15 学分）
多智能体人工智能（15 学分）
强化学习（15 学分）
统计自然语言处理（15 学分）
选修课（选择 30 到 45 个学分）
情感计算和人机交互（15 学分）
应用贝叶斯方法（15 学分）
生物信息学（15 学分）
生物医学成像的计算建模（15 学分）
决策与风险（15 学分）（15 学分）
预测（15 学分）
图形模型（15 学分）
调查的统计设计（15 学分）