University of London

MSc in Data Science

Leer hoe u technologie kunt toepassen op echte datawetenschappelijke problemen en krijg een diepgaand inzicht in opkomende technologieën, statistische analyse en computationele technieken.

Door deze graad te bestuderen, zul je:

• de mogelijkheid hebben om een van de gespecialiseerde Pathways in kunstmatige intelligentie of financiële technologie te bestuderen;
• de vaardigheden aanspreken die gegevenswetenschappers nodig hebben om verbeteringen in de prestaties van de organisatie te stimuleren;
• de mogelijkheid hebben om uw eigen data-analyseprojecten te creëren;
• verdien een prestigieuze kwalificatie die over de hele wereld wordt gewaardeerd.

Hoe je studeert

De MSc Data Science-graad kan worden voltooid in een jaar of maximaal vijf jaar, afhankelijk van de beschikbaarheid van de module. Elke module wordt gedurende 22 weken bestudeerd en vereist gemiddeld vijf tot zeven studie-uren per week.

U kunt kiezen of u zich wilt inschrijven:

• als een webondersteunde leerling: dit betekent dat u lid wordt van een online groep, waar uw tutor ondersteuning zal bieden via discussiegroepen;
  of
• met een erkend leercentrum (indien beschikbaar). Je kunt persoonlijke lessen volgen en andere studenten van je cursus ontmoeten.

Studiemateriaal

Nadat u zich heeft geregistreerd, hebt u via een virtuele leeromgeving (ELO) toegang tot een scala aan bronnen en studiemateriaal op computers, tablets en andere mobiele apparaten.

Online hulp

Wanneer je je registreert, geven we je toegang tot je studentenportaal. U hebt dan toegang tot uw e-mailaccount University of London de University of London en andere belangrijke bronnen:

• Op de ELO hebt u toegang tot elektronische kopieën van al het gedrukte studiemateriaal, bronnen inclusief audiovisuele en forums om cursusmateriaal te bespreken en samen te werken met anderen.
• De online bibliotheek biedt toegang tot meer dan 100 miljoen academische elektronische items, waaronder e-books, e-tijdschriften, congresverslagen, enz. Bovendien kunnen studenten items aanvragen die niet in de bibliotheek worden bewaard via de leningsdienst van de bibliotheek met de Britse bibliotheek.
• Senate House Library biedt gratis referentietoegang voor alle geregistreerde studenten op afstand en flexibel leren.
• Toegang tot academische ondersteuning en feedback van in Londen gevestigde ondersteuningsteams. Docenten introduceren de modules, reageren op vragen, volgen discussies en bieden begeleiding bij beoordelingen.

Als u zich aanmeldt voor ondersteuning bij een van onze erkende onderwijscentra, kunt u lezingen bijwonen en profiteren van en ondersteuning krijgen van een docent.

Beoordeling

Voor alle programma's wordt elke kernmodule, verplichte en optionele module (behalve het eindproject) samengevat beoordeeld door een cursuselement (30%) en een schriftelijk examenelement (70%).

Het eindproject wordt samengevat beoordeeld door een reeks cursussen en een ongezien eindexamen. (Cursussen 70% en examen 30% van het eindcijfer).

Alle cursussen en projecten worden ingediend via de ELO. U kunt bij elk van onze examencentra wereldwijd examens afleggen.

Programmastructuur

Dit programma bestaat uit vier kernmodules, twee verplichte modules, vier optionele modules en een eindproject.

Vier kernmodules:

• Wiskunde en statistiek voor data science
• Machine Learning
• Gegevens programmeren in Python
• Big Data-analyse

Plus twee verplichte modules:

• Gegevensvisualisatie
• Data Science Research-onderwerpen

Plus vier optionele modules, gekozen uit:

• Natuurlijke taalverwerking
• Sociale netwerken en grafiekanalyse
• Kunstmatige intelligentie
• R voor Data Science
• Neurale netwerken
• Blockchain-programmering
• Modellering van financiële gegevens
• Wiskunde van financiële markten

En een laatste project.

Toelatingseisen

We bieden twee toegangswegen tot de programma's, dus als je niet aan de academische vereisten voldoet, kom je misschien nog steeds in aanmerking voor een aanvraag via een alternatieve route.

Ingangsroute 1

Om in aanmerking te komen voor een van de Data Science-programma's, moet u over het volgende beschikken:

• Een bachelordiploma (of een acceptabel equivalent) in een relevant onderwerp dat wordt beschouwd als ten minste vergelijkbaar met een Britse tweedeklas graad, van een voor de universiteit acceptabele instelling.

Relevante onderwerpen omvatten maar zijn niet beperkt tot:

• Biomedische statistiek
• Business Computing
• Computertechnologie
• Creative Computing
• Data Science
• Economie
• bouwkunde
• Financiën
• Games programmeren
• Machine learning en kunstmatige intelligentie
• Marketing en financiën
• Wiskunde en statistiek
• Fysica

Invoerroute 2

• Een bachelordiploma (of een aanvaardbaar equivalent) in een onderwerp dat ten minste vergelijkbaar wordt geacht met een Britse graad tweedeklas, van een voor de universiteit acceptabele instelling.

Naast het bovenstaande moet u een online voorbereidende cursus volgen voordat u zich registreert. De online voorbereidende cursus, Foundations of Data Science: K-Means Clustering in Python, vereist ongeveer 30 uur studie.

Engelse taalvereisten

Je hebt een hoge standaard Engels nodig om dit programma te kunnen studeren. U voldoet aan onze taalvereisten als u in de afgelopen drie jaar een van de volgende hebt bereikt:

• IELTS: ten minste 6,5 algemeen, met 6,0 in de schriftelijke test.
• TOEFL iBT: in totaal minimaal 92, met 22 in lezen en schrijven en 20 in spreken en luisteren.

Als alternatief kunt u voldoen aan de taalvereisten als u ten minste 18 maanden onderwijs of werkervaring in het Engels hebt.

Computer vereisten

Omdat dit een technische graad is, heb je regelmatig toegang nodig tot een computer met een internetverbinding en een minimale schermresolutie van 1024x768. U hebt ook Adobe Flash Player nodig om videomateriaal te bekijken en een mediaspeler (zoals VLC) om videobestanden af te spelen.

Carrièremogelijkheden

Het beheren en analyseren van big data is een essentieel onderdeel geworden van moderne financiën, detailhandel, marketing, sociale wetenschappen, ontwikkeling en onderzoek, geneeskunde en overheid.

De voordelen van ons programma zijn flexibel om het tekort aan vaardigheden aan te pakken van gegevenswetenschappers die gegevens kunnen gebruiken om de prestaties van de organisatie te verbeteren. Je krijgt de kans om waardevolle vaardigheden op te doen via gespecialiseerde Pathways :

• MSc Data Science
  Deze vaardigheden zullen leiden tot een verscheidenheid aan carrières bij werkgevers van technologiebedrijven, de biomedische onderzoekssector, de liefdadigheids- en vrijwilligerssector en de publieke onderzoekssector.
• MSc Data Science en kunstmatige intelligentie
  Begin een verscheidenheid aan carrières bij werkgevers van toonaangevende technologiebedrijven, robotica, militairen, de academische wereld en de publieke onderzoekssector.
• MSc Data Science and Financial Technology
  Voor verschillende carrières bij werkgevers uit de financiële sector, waaronder financiële planning, verzekeringen, marketing en investeringsbankieren.

Studeer op basis van je interesses: specialiseer je in AI of Fin-Tech en verkrijg overdraagbare vaardigheden om je carrièreambities te bevorderen.