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专业英文名 Big Data and Digital Futures (MSc）
录取要求
2：1 本科学位（或同等学历）。
语言要求
雅思总分7.0，最低两个单项6.0/6.5，剩余7.0
课程概述
该学位直接响应了研究领域和社会雇主对新一代研究生日益增长的需求，这些研究生能够在理论、方法和实践上批判性地参与大数据。与许多以大数据为重点的学位（如数据科学或数据分析）相比，这些学位几乎完全侧重于数据实践和计算工具，而该学位则通过一系列的数据理论方法来支持关键的实践技能。
大数据如何影响我们的世界？大数据如何表示我们的生活？无论你的学科背景如何，本课程都将使你能够理解一个由数据、网络和计算改变的社会并采取行动，并发展一系列的跨学科能力。
课程为您提供：
- 数据驱动型职业的统计建模和编程的核心知识
- 对大数据技术与社会之间的关系有广泛的了解
- 将这些技术实际和批判性地应用于整个数据范围内的尖端方法
- Python 和 R 编程技能（使用 RStudio）
- 入门数据科学和机器学习/AI 技术，包括生成式 AI
- 社会科学统计学（top为多元线性回归和 Logistic 回归）
- 高级统计（广义线性模型、多级建模和随意推理）
- 社交网络分析、网络抓取、可重复分析、数据可视化、SQL、深度学习、基于代理的建模的基础知识
- 分析/讨论技术内容的写作和沟通技巧
- 以跨学科为重点的关键学术研究技能
课程设置
必修课程
大数据研究：炒作还是革命？
据说大数据正在改变科学和社会科学。在本模块中，您将批判性地参与这一主张，并探索大数据的快速崛起如何影响越来越多的学科领域和研究领域的研究过程和实践。
具体而言，该模块考虑了以下问题：什么是大数据？“大数据”与其他类型的数据有多大不同？大数据提出了哪些关键问题？大数据在多大程度上改变了研究实践？大数据如何改变研究实践的“具体细节”（例如伦理、抽样、方法、分析等）？与研究实践相关的核心概念（例如比较、描述、解释和预测）在多大程度上发生了变化？我们可以在多大程度上批判性地参与大数据？大数据如何改变“学科”？
论文
CIM 硕士论文是一篇作品（10,000 字），涉及单个学生选择的科目。该主题可能涉及其硕士课程主题的任何方面。
论文是一项独立研究的练习，您可以在其中追求感兴趣的主题。它使你能够进一步发展一系列独立的研究技能，包括文献搜索和书目构建、理论论证以及经验证据的生成/评估。
第一学期
跨学科数据科学：原则、实践和批判
定量研究方法的基础
第二学期
扩展数据和社会，或
高级定量研究
选修课程
当代 AI 导论：技术与批判
用户界面文化：设计、方法和批评
可视化基础
生成式 AI：历史、技术、文化和影响
数字社会学
数据分析的基础
数据挖掘
数字方法
自然语言处理
科学、文化和公共政策中的数据可视化
数字化方法
城市基础设施
平台经济、科学与文化
高级可视化实验室
跨学科冒险
全球数字健康与人权
职业发展
大数据和数字未来毕业生已经被英国的初创公司如Skyscanner、StatsBomb、Fresha、Lyst和WeFarm以及游戏公司如Sumo Digital和汽车公司如Stellantis雇佣。其他公司包括埃森哲、亚马逊、安盛、百度、雅诗兰黛、群邑、国际海事卫星组织、Kandua、Multiverse、施耐德电气、Sherpany、Slack、Tableau Software、TCMPartners、华威大学、Viacom18 和 YouView TV。学生还继续在华威大学、伦敦国王学院、锡根大学和 GESIS 莱布尼茨社会科学研究所攻读博士学位。
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