斯特林大学数据科学核心学习内容

　　斯特林大学的数据科学核心课程的学习，将让同学们深入了解和理解驱动数据科学技术的底层计算和算法原理。这是一个实践学位，侧重于开始数据科学家或分析师职业生涯所需的分析和数据处理技能。

　　你将学习从计算科学和数学中选择的课程，用于帮助同学们理解数据科学理论和应用。你将学习数据科学的核心学科，包括机器学习、人工智能和统计学。

　　数据科学学位将向同学介绍关系和非关系数据库原理，并学习尖端技术，如计算机视觉和自然语言处理。学习如何为科学或商业收集、管理和分析高度动态的大数据。

　　斯特林大学数据科学核心课程结构：

　　在所有四年中，学生需要完成120个学分，包括必修和选修课程内容。

　　在第一年，学生可以在秋季和春季学期选修20个学分。但是，建议使用CSCU9B2。第一年为这门学科提供了广泛的基础，包括编程、数据科学和数学的介绍。

　　在第二年，学生可以在秋季学期选修20个学分的课程。第二年的重点是数据库原理和技术，包括关系和非关系方法。同时还将学习用于数据科学和基础统计的Python脚本。

　　第三年的重点是机器学习和人工智能技术。在最后一年，学生们开始进行荣誉项目，这将使学生们有机会应用从课程中学到的知识。

　　必修课程：

　　计算科学导论 (CSCU9P1)

　　离散结构 (MATU9S1)

　　编程和用户界面设计 (CSCU9P2)

　　数据科学导论 (CSCU9S2)

　　数据结构、对象和算法 (CSCU9A3)

　　数据库原理和应用 (CSCU9B3)

　　数据科学脚本 (CSCU9M3)

　　NoSQL数据库和数据仓库 (CSCU9B4)

　　管理信息 (CSCU9T4)

　　实用统计学 (MATU9D2)

　　分布式数据科学系统 (CSCU9DC)

　　通过小编上述给大家总结的课程内容，同学们是否已经有了清晰的学习方向与目标了呢，如果还是觉得没有学习思路，或者说课程目前遇到了难解的问题，及时的与英国留学生辅导老师进行交流，老师会根据同学的具体问题点，来进行针对性的补习，帮助同学们完成课程的全部学习内容。