Επιστήμη Δεδομένων (Στατιστική) MSc
Sheffield, Ηνωμένο Βασίλειο
MSc (Μεταπτυχιακό Δίπλωμα Ειδίκευσης Επιστημών)
ΔΙΆΡΚΕΙΑ
24 μήνες
ΓΛΏΣΣΕΣ
Αγγλικά
ΡΥΘΜΌΣ
Μερικής απασχόλησης
ΠΡΟΘΕΣΜΊΑ ΕΦΑΡΜΟΓΉΣ
ΠΡΩΙΜΌΤΕΡΗ ΗΜΕΡΟΜΗΝΊΑ ΈΝΑΡΞΗΣ
Sep 2026
ΔΊΔΑΚΤΡΑ
GBP 15.000
ΜΟΡΦΉ ΜΕΛΈΤΗΣ
Εξ αποστάσεως εκπαίδευση
Αναπτύξτε προηγμένη στατιστική εμπειρογνωμοσύνη και δεξιότητες στην επιστήμη δεδομένων που έχουν ζήτηση για να προωθήσετε τη λήψη αποφάσεων βάσει τεκμηρίων σε όλους τους κλάδους.
Το MSc Data Science (Statistics), που παρέχεται σε συνεργασία με τη Σχολή Μαθηματικών και το Ινστιτούτο Ανάλυσης Δεδομένων του Λιντς, είναι ένα ευέλικτο διαδικτυακό μεταπτυχιακό πρόγραμμα που έχει σχεδιαστεί για να σας εξοπλίσει με τις γνώσεις και την πρακτική εμπειρία για να εργαστείτε με αυτοπεποίθηση με μεγάλα και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Θα μάθετε δεξιότητες δεδομένων που απαιτούν μεγάλη ζήτηση στην απόκτηση, την προετοιμασία, την επεξεργασία, τη μοντελοποίηση και την ανάλυση δεδομένων, καθώς και στρατηγικές για τον χειρισμό ελλειπουσών δεδομένων και την ερμηνεία αποτελεσμάτων για εφαρμογές στον πραγματικό κόσμο.
Κύρια σημεία του μαθήματος
- Αποκτήστε μεταπτυχιακό στην Επιστήμη Δεδομένων (Στατιστική) από ένα από τα 100 κορυφαία πανεπιστήμια στον κόσμο (QS World Rankings 2026).
- Να αναπτύξετε μια ολοκληρωμένη κατανόηση των βασικών στατιστικών μεθόδων και των πρακτικών εφαρμογών τους σε όλους τους κλάδους.
- Αποκτήστε εξειδικευμένη εμπειρία σε εξειδικευμένα θέματα στατιστικής, όπως η Bayesian μοντελοποίηση, η εκτίμηση Monte Carlo και η μείωση διαστάσεων.
- Μάθετε να εφαρμόζετε στατιστικά εργαλεία και τεχνικές προσαρμοσμένες στις προκλήσεις του πραγματικού κόσμου.
- Ολοκληρώστε ένα πρακτικό έργο ανάλυσης δεδομένων που αναπτύσσει μεταβιβάσιμες δεξιότητες και αναδεικνύει την ικανότητα ανεξάρτητης εργασίας
- Να αναπτύξετε επάρκεια σε βασικές γλώσσες προγραμματισμού και τεχνικές ανάλυσης δεδομένων.
- Κατακτήστε στρατηγικές για την ανάλυση τόσο των παραδοσιακών συνόλων δεδομένων πληθυσμού «απλού τυχαίου δείγματος» όσο και των σύνθετων «μεγάλων δεδομένων».
- Εργαστείτε με σιγουριά με μεγάλα, πολυδιάστατα σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων με περισσότερες μεταβλητές από παρατηρήσεις.
- Κατανόηση ηθικών, νομικών και διακυβερνητικών ζητημάτων που σχετίζονται με τη συλλογή και ανάλυση δεδομένων, αξιολογώντας τον αντίκτυπό τους στη λήψη αποφάσεων.
- Επωφεληθείτε από τη διδασκαλία με επίκεντρο την έρευνα, αξιοποιώντας την εμπειρία του Ινστιτούτου Ανάλυσης Δεδομένων του Λιντς, ενός ηγέτη στην καινοτομία στην επιστήμη των δεδομένων.
- Σπουδάστε ευέλικτα στο διαδίκτυο, αποκτώντας τις δεξιότητες και τις γνώσεις που απαιτούνται για την εξέλιξη της καριέρας σας στην επιστήμη δεδομένων και τη στατιστική.
Αυτό το διαδικτυακό πτυχίο παρέχεται στο Coursera, με την επόμενη ομάδα να ξεκινά τον Μάρτιο του 2026.
Για ποιο είναι αυτό το μάθημα;
Το MSc στην Επιστήμη Δεδομένων (Στατιστική) έχει σχεδιαστεί για πτυχιούχους με ισχυρό ποσοτικό υπόβαθρο σε θέματα με σημαντικά στοιχεία μαθηματικών και στατιστικής. Είναι επίσης κατάλληλο για επαγγελματίες που εργάζονται σε ρόλους STEM που βασίζονται σε δεδομένα και επιθυμούν να αναπτύξουν προηγμένες αναλυτικές και στατιστικές δεξιότητες για να προχωρήσουν σε κρίσιμους για την επιχείρηση ανώτερους ρόλους σε τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη ή η περιβαλλοντική επιστήμη.
Το MSc Data Science (Statistics) προσφέρει ένα ολοκληρωμένο πρόγραμμα σπουδών που καλύπτει τόσο βασικά μαθήματα επιστήμης δεδομένων όσο και εξειδικευμένες στατιστικές μεθόδους. Θα μάθετε επίσης ευρέως χρησιμοποιούμενες μεθόδους για την κατανόηση, ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων σε μια σειρά από πραγματικά περιβάλλοντα. Δεδομένου ότι οι εργοδότες αναζητούν υποψηφίους που μπορούν να αφηγηθούν συναρπαστικές ιστορίες με δεδομένα, τα έργα σας σε αυτό το πρόγραμμα θα σας δώσουν ευκαιρίες να συνδυάσετε αποτελεσματικά διαφορετικές μεθόδους παρουσίασης.
Χρησιμοποιώντας έρευνα από το Ινστιτούτο Ανάλυσης Δεδομένων του Λιντς και άλλους φορείς, θα εργαστείτε σε έργα σε καινοτόμους τομείς όπως η Τεχνητή Νοημοσύνη, η πληροφορική υγείας, η αστική ανάλυση, οι στατιστικές και μαθηματικές μέθοδοι, καθώς και η οπτικοποίηση και οι τεχνολογίες εμβύθισης. Η εμπειρία σε αυτούς τους τομείς θα σας βοηθήσει να προετοιμαστείτε για το μέλλον της επιστήμης δεδομένων.
Θα εργαστείτε σε έργα εμπνευσμένα από την πραγματική, πρωτοποριακή έρευνα του Ινστιτούτου Ανάλυσης Δεδομένων του Λιντς, εξερευνώντας καινοτόμους τομείς όπως η τεχνητή νοημοσύνη, η πληροφορική υγείας, η αστική ανάλυση, η στατιστική και μαθηματική μοντελοποίηση και οι τεχνολογίες εμβυθιστικής οπτικοποίησης.
Αυτό το ευέλικτο διαδικτυακό μάθημα είναι κατάλληλο για όσους στοχεύουν στην ανάπτυξη πρακτικών, μεταβιβάσιμων δεξιοτήτων, όπως προγραμματισμός, προηγμένες στατιστικές μεθόδους όπως η Bayesian μοντελοποίηση και η εκτίμηση Monte Carlo, και η ικανότητα ανάλυσης σύνθετων συνόλων δεδομένων — από απλά τυχαία δείγματα έως μεγάλα δεδομένα με πολλές μεταβλητές. Θα μάθετε επίσης να διαχειριστείτε σημαντικά ζητήματα σχετικά με την ηθική και τη διακυβέρνηση των δεδομένων.
Προσβάσιμο σε όλο τον κόσμο και σχεδιασμένο για να ταιριάζει στις επαγγελματικές και προσωπικές σας δεσμεύσεις, αυτό το MSc σας προετοιμάζει για ανώτερους ρόλους όπου η ικανότητα να αφηγείστε συναρπαστικές ιστορίες με δεδομένα και να λαμβάνετε αποφάσεις βασισμένες σε τεκμήρια είναι απαραίτητη.
Οι απόφοιτοι του University of Leeds (ή ενός συνδεδεμένου ιδρύματος) δικαιούνται υποτροφία 10% για την κάλυψη των διδάκτρων.
Οι φοιτητές του Ηνωμένου Βασιλείου ενδέχεται να έχουν τη δυνατότητα να υποβάλουν αίτηση για δάνειο με την υποστήριξη της βρετανικής κυβέρνησης. Οι αιτήσεις θα πρέπει να υποβάλλονται μέσω της Εταιρείας Φοιτητικών Δανείων.
Λεπτομέρειες μαθημάτων και ενότητες
Θα μελετήσετε βασικό υλικό στην επιστήμη δεδομένων και τη στατιστική πριν προχωρήσετε σε πιο προηγμένα θέματα, όπως γραμμική μοντελοποίηση, Bayesian στατιστική και στατιστική πληροφορική.
Θα εφαρμόσετε τις προηγμένες θεωρίες που μαθαίνετε στην πράξη, λύνοντας προβλήματα πραγματικού κόσμου με την υποστήριξη του Ινστιτούτου Ανάλυσης Δεδομένων του Λιντς και της Σχολής Μαθηματικών. Τα αποτελέσματα της εργασίας σας σε όλα τα μαθήματα και τα έργα θα περιλαμβάνουν παραδείγματα ανάλυσης δεδομένων που μπορούν να παρουσιαστούν σε πιθανούς εργοδότες, τα οποία θα αποδεικνύουν ότι έχετε τις δεξιότητες για ανώτερους ρόλους που βασίζονται σε δεδομένα σε επιχειρηματικούς, κυβερνητικούς και μη κερδοσκοπικούς τομείς.
Από την παρακολούθηση του προγράμματος, θα κατανοήσετε πώς οι γνώσεις σας σχετικά με τα δεδομένα μπορούν να εφαρμοστούν σε τρέχουσες και μελλοντικές στατιστικές προκλήσεις σε τοπικό, εθνικό και διεθνές επίπεδο.
Δομή μαθημάτων
Η παρακάτω λίστα αντιπροσωπεύει τυπικές ενότητες/στοιχεία που μελετήθηκαν και ενδέχεται να αλλάζει κατά καιρούς. Διαβάστε περισσότερα στους όρους και προϋποθέσεις μας.
Υποχρεωτικά μαθήματα του 1ου έτους
- Προγραμματισμός για την Επιστήμη των Δεδομένων
- Στατιστικές μέθοδοι
- Διερευνητική ανάλυση δεδομένων
Υποχρεωτικά μαθήματα 2ου έτους
- Πρόγραμμα Capstone
- Στατιστική Υπολογιστική
- Μπεϋζιανή Στατιστική
Ως απόφοιτος αυτού του προγράμματος, θα είστε έτοιμοι για ανώτερους ρόλους ως αναλυτής δεδομένων, διαχειριστής ανάλυσης δεδομένων, επιστήμονας δεδομένων, στατιστικολόγος, μηχανικός δεδομένων, αναλυτής επιχειρήσεων και άλλοι. Θα αποκτήσετε νέες δεξιότητες για αυτοκατεύθυνση και αξιολόγηση, διαχείριση έργων, κριτική ενασχόληση με πηγές και μεθόδους, καθώς και αξιολόγηση και ανάλυση δεδομένων.
Υποστήριξη καριέρας
Η Υπηρεσία Σταδιοδρομίας University of Leeds προσφέρει εκτενείς διαδικτυακούς πόρους για να σας βοηθήσει να αξιοποιήσετε στο έπακρο τις σπουδές σας και να επιτύχετε τους επαγγελματικούς σας στόχους:
- Ατομική υποστήριξη από σύμβουλο σταδιοδρομίας μέσω τηλεφώνου ή εικονικής συνάντησης
- Διαδικτυακά εργαστήρια σταδιοδρομίας, διαδικτυακά σεμινάρια και πόροι
- Μια βάση δεδομένων με ευκαιρίες εργασίας και διαδικτυακές εκδηλώσεις για εργοδότες
- Πλατφόρμα εκμάθησης LinkedIn
- Συμβουλές για τη σύνταξη βιογραφικού σημειώματος και υποστήριξη για αιτήσεις εργασίας
- Συνέντευξη καθοδήγησης και συνεδρίες εξάσκησης.
Η Υπηρεσία Σταδιοδρομίας συνδέει επίσης φοιτητές που επιθυμούν να εργαστούν σε μια συγκεκριμένη περιοχή και προσφέρει επαγγελματική ανάπτυξη μέσω του δικτύου αποφοίτων, της διαδικτυακής υποστήριξης και των συνεργασιών με τους εργοδότες.