计算能力、机器智能和数据源的巨大增长方面的进步导致了一个相对较新的数据科学领域的发展。几乎每一次交流或互动都涉及到数字接口，无论是电脑、笔记本电脑、手机、智能卡、相机还是传感器。来自这些交互的所有信息都存储为数据，
可以挖掘数据来做出更好的决策、更好的系统和更好的研究。利物浦霍普大学数据科学课程特别关注大数据、数值分析、云计算、统计与统计编程、人工智能、物联网、移动计算和高性能计算等领域。
利物浦霍普大学前两年的课程学习用于教授数据科学所需的数学、统计学和计算机科学的基础知识。典型的主题将是线性代数，编程(C，Java，R，Matlab)，计算方法，网络，数据库技术。在第三年，将有侧重于数据科学和相关领域的主题，例如统计建模、神经网络、数据结构和高性能计算等。
利物浦霍普大学数据科学核心课程结构：
数学思维:逻辑、证明、数字、集合论
复数
微分方程
线性代数
统计数字
矩阵实验室
算法
用C和python等各种语言编程
计算方法
操作系统
汇编语言
数据库技术
多变量微积分
进一步线性代数
数论及其在编码理论中的应用
微分几何
进一步统计
r编程
可能性
图论与离散数学
软件开发
网络
统计建模
数值分析
机器学习和人工智能
高性能计算
计算机视觉
云计算
游戏技术
数据库
大数据
自然语言处理
大家在学习这门课程的过程中，不要因为一些心理上的学习压力而导致作业不会写或者考试前复习的思路混乱，课程的学习都会有重点核心知识，同学们应该找到自己的问题，然后和英国留学生辅导老师进行深入的探讨，解决实际问题。
课程学习的连贯性很强，同学们应该尽量避免知识链断层而导致的课程听不懂问题，老师也会通过原版课件来为同学们进行课程的知识总结与梳理。
