专业方向	数据科学	项目类别		入学时间		项目时长
项目学费		项目规模		平均成绩		国际学生
男女比例		就业比例		平均起薪

所有组织都面临如何分析和使用数据的挑战。谢菲尔德大学数据科学理学硕士项目使学生学习数据科学的概念，以及如何在复杂的组织和社会环境中支持数据驱动的问题解决方法。深入了解数据科学的理论和实践及其在不同组织环境中的应用。该课程将向学生提供一套基本原则，支持从数据中合乎道德地提取信息和知识。案例研究将有助于展示这些原则在现实生活问题中的实际应用。该计划集中于数据科学的三个关键方面：基本数据相关原则、支持基础设施和组织环境。学生将获得处理结构化和非结构化数据、分析和可视化数据、数据挖掘的实用技能，并获得所使用的软件工具及其在真实环境中使用的实际经验。学生将获得数据管理员的技能，了解算法（例如，用于数据挖掘或处理“大数据”）可以做什么，以及何时为组织的利益使用这些算法。

官网无专业限制（但其实有录取偏好，需要一定的CS基础，不适合无基础跨申）

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。 雅思 6.5 L:6 | R:6 | W:6 | S:6 托福 88 L:19 | R:20 | W:19 | S:22 PTE 61 L:56 | R:56 | W:56 | S:56

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 数据可视化 Data Visualization 2 数据科学导论 Introduction to Data Science 3 数据分析 Data Analysis 4 数据与社会 Data and Society 5 数据挖掘与可视化 Data Mining and Visualisation 6 数据库设计 Database Design 7 论文 Dissertation 8 研究方法与论文准备 Research Methods and Dissertation Preparation 9 商业智能 Business Intelligence 10 信息治理与道德规范 Information Governance and Ethics 11 研究社交媒体 Researching Social Media 12 大数据分析 Big Data Analytics 13 以用户为中心的设计与人机交互 User-Centred Design and Human-Computer Interaction