大数据在我们的社会中发挥着越来越重要的作用。诺丁汉大学研究生Data Science专业旨在为学生提供一系列高级职业的专业技能和解决问题的技能。学生将发展在统计建模、机器学习和高级算法等关键主题方面的知识。该专业还提供了一系列灵活的可选课程，这可以让学生专注于研究自己感兴趣的话题。下面是Data Science专业课程规划安排。
一、课程要求
学生将学习总共180学分的课程，其中必修和选修课程120学分，外加一个60学分的个人项目。
Data Science专业不需要计算机编程经验。基于学生的背景，该专业提供了两条途径。学生可以根据自己以前的计算机科学和数学经验选择一组合适的课程。
二、课程规划
1、计算机科学途径
(1)拥有计算机科学学位或同等学历的学生需要从下列计算机科学课程中获得60学分：
机器学习20学分
高级算法和数据结构10学分
计算机视觉20学分
模拟和优化决策支持20学分
数据建模和分析20学分
计算机职业道德10学分
可计算性10学分
线性和离散优化20学分
模糊逻辑和模糊系统20学分
信息可视化基础10学分
大数据学习和技术10学分
信息可视化项目10学分
(2)没有计算机科学背景的学生必须完成20学分的设计课程，然后从剩余的计算机科学课程列表中获得40学分：
数据建模和分析20学分
计算机视觉20学分
机器学习20学分
决策支持的模拟和优化20学分
数据库、界面和软件设计原则20学分
模糊逻辑和模糊系统20学分
信息可视化基础10学分
大数据学习和技术10学分
信息可视化项目10学分
2、数学途径
(1)没有数学学位或同等学历的学生需要从下列数学科学课程中获得40学分：
应用统计建模20学分
时间序列和预测20学分
应用多元统计20学分
应用统计和概率20学分
(2)拥有数学学位或同等学历的学生需要从以下数学科学课程列表中获得60学分：
应用多元统计20学分
应用统计建模20学分
计算统计学20学分
时间序列和预测20学分
统计机器学习20学分
经典和贝叶斯推理20学分
无论学生选择哪条途径，都需要完成一个60学分的项目。学生将在一名学术人员的指导下进行一项数据科学的实证和/或理论研究。以上就是诺丁汉大学研究生Data Science专业的课程规划安排。
