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简称爱大，创建于1583年，坐落于英国苏格兰首府爱丁堡市，是一所综合性研究型大学、七所古典大学之一，属于罗素大学集团、科英布拉集团、欧洲研究型大学联盟、同一个欧洲大学联盟等组织成员。
与早年许多在教廷允许成立的大学不同，爱丁堡大学在苏格兰国王詹姆斯六世的允许和爱丁堡市议会的资助下于1582年展开筹建。翌年大学正式成立，作为欧洲宗教改革运动之后的第一所市立大学，爱丁堡大学是苏格兰的第4所也是整个英语世界的第6所大学。
专业：数据科学专业
录取要求：
英国2:1荣誉学位或其国际同等学位，涉及信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科。
参加这一课程具有竞争性。一个典型的offer通常需要英国一级荣誉学位。
你应该有相当于入门编程课程的计算机编程经验，并在你的学位期间完成了相当于60个SCQF学分或30个ECTS学分的数学，通常涵盖以下科目/主题：微积分（微分和积分）、线性代数（向量和多维矩阵）、，离散数学和数学推理（例如归纳和推理、图论模型、证明）和概率（离散和连续概率中的概念、马尔可夫链等）
雅思要求：
总分7.0，小分6.5
课程描述：
数据科学是对从数据中提取和构造知识的计算原理、方法和系统的研究；以及这些原则的应用和使用。现在，从分子生物学到社交媒体，从可持续能源到医疗保健，几乎所有科学、社会和商业活动都产生了大量数据集。
作为一名数据科学硕士生，您将探索如何在这些海量数据流中高效地找到模式。许多研究领域已经解决了这个问题的一部分：
机器学习专注于从数据中发现模式和做出预测。
需要算法和数据库的想法来构建可扩展到大数据流的系统。
围绕不同类型的非结构化数据（如文本、图像、传感器数据、视频和语音），独立的研究领域已经发展起来。
课程设置：
必修课
你必须参加这些课程
硕士论文（信息学）
必须以50%通过
信息学研究综述
信息学项目建议书
课程选项
这些课程包括机器学习、统计和优化，面向研究生授课。
强化学习
机器学习与模式识别
机器学习实用
自然计算
机器学习理论
应用机器学习
统计学习
统计方法
应用统计学
优化基础
时间序列
大数据问题的现代优化方法
数据科学的大规模优化
贝叶斯数据分析
统计程序设计
贝叶斯理论
不完整数据分析
非参数回归模型
广义回归模型
整数与组合优化
应用优化主题
以及
学校O-DSCDT-数据库-10-11级课程
笔记：
这些课程是面向研究生开设的数据库和数据管理系统课程。
算法和数据结构
数据库简介
极限计算
数据管理基础
高级数据库系统
以及
学校O/I/P-DSCDT-APPS-11级课程
选择以下课程的10到60学分
笔记：
这些是面向研究生开放的非结构化数据和应用课程。
高级视觉（11级）
自动语音识别
加速自然语言处理
图像和视觉计算
数据科学的文本技术
自然语言理解、生成和机器翻译
生物信息学1
数据驱动的业务和行为分析
因果推断方法
语音合成
金融优化方法
生物医学数据科学
就业前景：
您将培养数据科学方法及其应用方面的专业高级技能。你将获得实践经验和对该领域的全面理论理解，从而吸引众多雇主或为进一步的学术学习做好准备。
