在申请留学之前，我们需要对该专业有一个较为系统性的认知。随着计算机行业的飞速发展，我们已经走进了大数据时代，现在我们的日常生活几乎都要涉及到数据，因此去英国学习数据科学专业成为很多学生的选择。下面就和选校帝了解一下英国大学数据科学专业排名情况，希望对大家有所帮助。
英国大学数据科学专业简介
数据科学(Data Science)是从数据中提取知识的研究，关键是科学。起初叫"datalogy"。最初在1966年由Peter Naur提出，用来代替"计算机科学"。
数据科学集成了多种领域的不同元素，包括信号处理，数学，概率模型技术和理论，机器学习，计算机编程，统计学，数据工程，模式识别和学习，可视化，不确定性建模，数据仓库，以及从数据中析取规律和产品的高性能计算。
数据科学并不局限于大数据，但是数据量的扩大诚然使得数据科学的地位越发重要。
数据科学的从业者被称为数据科学家。数据科学家通过精深的专业知识在某些科学学科解决复杂的数据问题。不远的将来，数据科学家们需要精通一门、两门甚至多门学科，同时使用数学，统计学和计算机科学的生产要素展开工作。所以数据科学家就如同一个team。
曾经投资过Facebook，LinkedIn的格雷洛克风险投资公司把数据科学家描述成“能够管理和洞察数据的人”。在IBM的网站上，数据科学家的角色被形容成“一半分析师，一半艺术家”。他们代表了商业或数据分析这个角色的一个进化。
英国大学数据科学专业排名：
1. 伦敦政治经济学院LSE
MSc in DataScience 数据科学
课程旨在让学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。
核心课程将为学生提供数据科学，计算技术和统计分析，数据挖掘等一些基本理论。
入学要求:学术:中国TOP35位大学，平均分85%以上
雅思:7.0(R/L6.5;W/S6.0)
2. 华威大学
华威大学作为英国国家数据科学研究所Alan TuringInstitute数据分析研究的领导者，并且与纽约城市科学与进步中心New York Centrefor Urban Science and Progress合作。
有2个与大数据相关的专业:
(1)MSc inDataAnalytics 数据分析
(2)MSc in BigDataand Digital Futures大数据和数字期货
3. 伦敦国王学院
Big Data inCulture & Society MA 大数据文化与社会
该专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院，本课程将吸引有前瞻性的对新兴趋势感兴趣的学生，他们认识到数据科学家和分析师需要具有领域专业化和批判性见解相结合。将大数据链接到文化，法律与伦理，地理，公共卫生和社会生活。
4. 埃塞克斯大学
(1)MSc Applied Economics andData Analysis 应用经济学与数据分析
(2)MSc Finance and Data Analytics 金融与数据分析
5. 雷丁大学
MSc InformationManagement – Big Data inBusiness 国际管理(大数据管理)
开设在Henley Business School (Faculty)亨利商学院，雷丁大学亨利商学院是享誉欧洲和世界的商学院。
入学要求:学术:相当于英国二等一荣誉学士学位，平均分80%-85%，对专业背景没有严格限制
雅思:6.5(5.5)
6. University of Bath 巴斯大学
Bath巴斯大学MSc Data Science数据科学硕士专业，可提供额外实习1年的机会，学校会帮助学生找实习。该专业旨在培养学生数据科学理论和实践方面的坚实基础。
7. City, University London 伦敦城市大学
City伦敦城市大学MSc Data Science数据科学硕士专业，提供额外实习6个月的机会。
该专业经由BCS, The Chartered Institute for IT英国计算机协会IT特许机构认证，侧重于数据技术，机器学习、大数据、神经计算、视觉分析、研究方法与专业问题等。
8. Royal Holloway伦敦大学皇家霍洛威学院
MSc Data Scienceand Analytics数据科学与分析硕士专业。该专业旨在培养学生处理、分析各种领域数据所需的实践技能，为学生将来从事大数据领域职业做好准备。
9. QM伦敦玛丽女王大学
MSc Big DataScience大数据科学硕士专业。学生可额外选择实习1年，该专业目的是教授学生大数据分析的基本统计性工具(如机器学习)和技术性工具(如云平台、Hadoop等)，QM和IBM及其他顶尖IT企业有战略合作关系。
10. Essex埃塞克斯大学
MSc Data Science数据科学硕士专业。旨在培养学生计算机科学、编程、统计数据、数据分析、概率等方面扎实的理论和实践基础。
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