謝菲爾德大學研究生數(shù)據(jù)分析課程旨在培養(yǎng)學生分析大數(shù)據(jù)集的技能，以便能夠?qū)⑿畔⑥D(zhuǎn)化為可操作的知識。課程側(cè)重于管理大量信息并將其轉(zhuǎn)化為可操作的知識。教授了對現(xiàn)代世界中需要解釋的數(shù)據(jù)集類型進行實際分析所需的關(guān)鍵技能。這些涉及大型數(shù)據(jù)集以及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。那么，數(shù)據(jù)分析專業(yè)究竟學什么？請看下述課程解析。

一、可擴展機器學習

本課程將重點介紹可應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)(如人口水平)的技術(shù)和算法。從理論的角度來看，課程將集中于算法的并行化和算法方法，如隨機梯度下降。課程還將包含一個重要的實用元素，重點介紹在實踐中部署可擴展ML(如SpARK)的方法、python/Scala等編程語言以及在高性能計算平臺/集群上的部署。

二、文本處理

本課程介紹了自然語言文本處理的基本概念和思想，涵蓋了處理文本語料庫的技術(shù)，并考察了需要自動處理大量文本的代表性系統(tǒng)。課程側(cè)重于文本分析的現(xiàn)代定量技術(shù)，并探索從文本中表示和獲取信息的重要模型。

三、機器學習和自適應(yīng)智能

該課程基于支撐現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。介紹統(tǒng)計機器學習和概率建模及其在描述現(xiàn)實世界現(xiàn)象中的應(yīng)用。課程將為學生提供現(xiàn)代最先進算法的基礎(chǔ)，使現(xiàn)代計算機系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學習。

四、自然語言處理

本課程介紹了書面自然語言的計算機處理領(lǐng)域，稱為自然語言處理(NLp)。課程將涵蓋標準理論、模型和算法，討論問題的競爭性解決方案，描述示例系統(tǒng)和應(yīng)用，并強調(diào)開放研究的領(lǐng)域。

五、專業(yè)問題

本課程旨在促進對計算機的更廣泛的社會、法律和道德問題的認識。描述了技術(shù)變革、社會和法律之間的關(guān)系，強調(diào)了計算機和計算機專業(yè)人員在技術(shù)社會中發(fā)揮的強大作用。同時還介紹了與計算機學科相關(guān)的特定法律領(lǐng)域(例如，知識產(chǎn)權(quán)、缺陷軟件的責任、計算機濫用等)，旨在提供對計算機專業(yè)人員非常重要的道德概念的理解，以及考慮道德困境的經(jīng)驗。

六、團隊項目

團隊項目為學生提供了參與行業(yè)啟發(fā)的研究工作的機會。課程以小組為單位進行。項目由計算機科學系的工作人員或行業(yè)專家進行監(jiān)督。學生將組成小組，共同選擇一個感興趣的項目，然后在導師的幫助下，通過對主題領(lǐng)域進行全面分析并制定解決方案來完善研究范圍。該項目是在強有力的監(jiān)督下開發(fā)的。學生的小組將在學期的前幾周內(nèi)陳述項目概述，并在學期結(jié)束時提交一份工作報告。

七、R統(tǒng)計數(shù)據(jù)科學

本課程從基本的R語言知識開始，介紹了R語言的更多方面，演示如何使用和編寫R中的函數(shù)，介紹一些編程工具，并展示如何使用R實現(xiàn)一些蒙特卡羅技術(shù)。除了編程方面，該課程還說明了R中的基本探索性數(shù)據(jù)分析，并介紹了ggplot2圖形系統(tǒng)中使用的圖形語法。還展示了R web應(yīng)用程序Shiny。

以上幾門是謝菲爾德大學研究生數(shù)據(jù)分析專業(yè)的核心課程，除此之外，學生還需要完成一個60學分的數(shù)據(jù)分析論文項目。同時還可以從該專業(yè)提供的選修課列表中進行選擇。