斯特林大学数据科学课程复习思路

　　在斯特林大学数据科学这门课程中，你将接受计算机科学和数学基本原理的训练。这两个学科在你的学位中无缝融合。

　　你将学习基本的数学和统计技术以及现代软件开发方法。同学们将有机会使用斯特林大学中尖端计算实验室中的真实数据集应用于学习当中。

　　你将在整个课程中承担重要的开发项目，例如由一系列研究专业的学者领导的最后一年数据科学论文，这些专业目前包括人工智能、大数据和统计建模。

　　同学们将探索一系列高级技术主题，其中可能包括云计算，以及学术研究、专注于行业的专业技能和解决实际问题的能力，以确保同学们为作为数据科学家的激动人心和智力刺激之旅做好充分准备。

　　斯特林大学数据科学核心课程结构：

　　编程基础

　　数据科学导论1

　　概率与统计导论

　　数据科学的数学技术

　　沟通、信心和能力

　　数据科学导论2

　　统计数字

　　编程2-数据结构和算法

　　计算和人工智能1

　　数据科学可视化

　　数据库系统

　　应用深度学习

　　专业数学和数据科学

　　机器学习应用

　　数据挖掘

　　第三年双项目-互联网服务提供商

　　计算和人工智能2

　　数据伦理与安全

　　斯特林大学数据科学选修课程：

　　网络技术

　　可能性

　　计算机科学中的个人研究课题

　　高级编程实践

　　软件工程

　　线性统计模型

　　运筹学

　　生物信息学

　　博弈论

　　高级数据库和应用程序

　　高级网络技术

　　医用统计学

　　上方就是小编本次给大家梳理的关于斯特林大学数据科学专业课程的结构和内容了，同学们感觉对自己的课程选择和知识梳理起到作用了吗?

　　由于国内外教学差异的存在，很多同学可能对课程的学习方式还是不太能理解，不妨和英国留学生辅导老师进行沟通询问，老师会根据自己的经验来全身心的帮助同学们完成课程的学习。