利茲大學(xué)研究生Data Science and Analytics項目將使學(xué)生具備必要的數(shù)據(jù)科學(xué)知識和技能。學(xué)生將接觸到數(shù)據(jù)科學(xué)的不同視角，以及對特定背景下應(yīng)用的實際理解。該學(xué)位的課程結(jié)合了計算、地理和數(shù)學(xué)學(xué)院與利茲大學(xué)商學(xué)院的專業(yè)知識。這種結(jié)合將使學(xué)生能夠從一系列數(shù)據(jù)科學(xué)觀點和應(yīng)用中受益，并根據(jù)自己的職業(yè)抱負定制課程。以下是具體的課程學(xué)習(xí)規(guī)劃。

一、必修課程

COMp5122M數(shù)據(jù)科學(xué)

MATH5747M通過案例研究學(xué)習(xí)技能

MATH5872M數(shù)據(jù)科學(xué)和分析學(xué)位論文

二、選修課程

學(xué)位剩余的學(xué)分需要從以下列表中選擇，要求學(xué)生分別從列表A和B中至少選擇30學(xué)分。其余學(xué)分可以從列表C中選擇。最終的選擇需要經(jīng)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(xué)習(xí)

COMp5625M深度學(xué)習(xí)

COMp5712M數(shù)據(jù)科學(xué)編程

COMp5840M數(shù)據(jù)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(yīng)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(xué)習(xí)

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(shù)據(jù)可視化和分析

GEOG5255M地理人口統(tǒng)計學(xué)和鄰域分析

GEOG5917M大數(shù)據(jù)和消費者分析

GEOG5927M預(yù)測分析

GEOG5937M應(yīng)用地理信息系統(tǒng)和零售建模

LUBS5308M商業(yè)分析和決策科學(xué)

LUBS5309M預(yù)測和高級業(yè)務(wù)分析

LUBS5990M實踐中的機器學(xué)習(xí)

TRAN5340M運輸數(shù)據(jù)科學(xué)

通過利茲大學(xué)研究生Data Science and Analytics課程，學(xué)生將發(fā)展一系列相關(guān)技能，例如分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、分析大型數(shù)據(jù)集、從數(shù)據(jù)中獲得洞察力等等。