南安普顿大学数据科学硕士必修课程概述

南安普顿大学的数据科学硕士课程涵盖了数据挖掘、机器学习和数据可视化等领域的最新技术和发展。通过学习，学生将能够利用先进的数据科学方法解决实际问题，并能将所学应用于数据新闻、开放政府和社交媒体等领域。以下是南安普顿大学数据科学硕士必修课程概述。

1、COMP6234 数据可视化

学生将学习数据可视化背后的术语、概念和技术，并将使用一系列工具来获得创建数据可视化表示的经验。学生将了解人类是如何感知数据的，以及为什么某些技术可以大大提高可视化效果。

2、COMP6235 数据科学基础

本课程旨在向学生介绍与数据科学流程相关的一系列主题和概念。课程将涵盖从数据收集到处理、分析和可视化的技术流程。学生将了解并掌握各种主题的知识，如统计、数据抓取、数据可视化、高级数据库和云计算，以及一系列工具（R、D3、Google Refine和Hadoop）。

3、COMP6245 机器学习基础 (MSc)

机器学习是从大型复杂数据集中提取有用信息的过程。该学科融合了函数分析、统计建模和计算技术等丰富的概念。本课程将涵盖该学科的基本原理，学生将学习到学习算法是如何产生的以及何时应用这些算法的理论基础，并将在实验课程中获得一些实践经验。

4、COMP6200 理学硕士项目

研究项目将使学生能够深入探索专业学科领域的某些方面。学生将被分配一名项目导师，学生将与导师会面并商定项目计划。此后，学生将每周与导师进行面谈或电子会谈。除非同意延期或参加推荐考试，否则论文将在九月的第一周完成。

5、COMP6246 机器学习技术 (MSc)

本课程将涵盖如何应用学习算法的实践基础。学生将在实验课程中获得实践经验。成功完成本课程后，学生将能够批判性地评估深度学习的用途，能使用解释模型描述数据特征，并了解现代机器学习工具的使用情况。

6、ELEC6259 研究方法和项目准备

本课程将帮助学生为暑期研究项目和基于研究的课程作业练习做好准备。课程将为学生提供必要的研究方法和技术基础，以便规划、成功实施和完成项目。学生将进行文献综述，并了解与研究计划相关的研究领域。接着，学生将确定潜在的研究领域，并讨论研究主题。随后，学生将确定详细的研究和分析方法并制定项目计划。该计划和项目概念将在学期末的理学硕士海报会议上进行海报展示。

除了核心课程之外，南安普顿大学的数据科学硕士项目还提供了一些选修课程。这些选修课程覆盖了更广泛的数据科学领域，包括数据挖掘、自然语言处理、移动应用程序开发等。

综上所述，南安普顿大学数据科学硕士必修课程为学生提供了数据科学领域的核心理论知识和实践技能。通过这些课程的学习，学生将获得深入的专业知识和实际应用能力，为未来的职业发展奠定坚实的基础。若有同学需要南安普顿大学课程辅导，记得直接联系我们。