PGDip / MSc in Applied Statistics and Datamining to komercyjnie odpowiedni program studiów zapewniający studentom umiejętności analizy danych statystycznych niezbędnych w biznesie, handlu i innych aplikacjach.PGDip / MSc in Applied Statistics and Datamining to roczny program prowadzony przez School of Mathematics and Statistics. Kurs jest skierowany do osób z dobrym stopniem zawierającym elementy ilościowe, które chcą zdobyć umiejętności analizy danych statystycznych.NajważniejszeOdpowiedni kurs handlowy.
Treść kursu jest zgodna z wymaganiami sektora analizy komercyjnej.
Tematy pracy dyplomowej generowane są częściowo przez partnerów handlowych.
Nauczanie obejmuje szeroko stosowane komercyjne pakiety oprogramowania (SAS, SPSS).
Wykorzystywane jest także popularne narzędzie open-source (R).Format nauczaniaProgram składa się z dwóch semestrów z nauczanymi elementami, które obejmują mieszankę krótkich, intensywnych kursów z dużą liczbą ocen ciągłych i bardziej tradycyjnych kursów wykładowych z egzaminami na koniec semestru.
Dla tych, którzy ukończyli studia magisterskie, po nauczanym komponencie nastąpi projekt dysertacji odbywający się w ciągu ostatnich trzech miesięcy kursu.
Szkoła Matematyki i Statystyki jest dobrze wyposażona w komputery osobiste i laptopy, komputer równoległy i bibliotekę na miejscu.
ModułyModuły w tym programie mają różne metody dostawy i oceny.ObowiązkowyZaawansowana analiza danych: obejmuje nowoczesne metody modelowania w sytuacjach, w których dane nie spełniają założeń typowych modeli statystycznych, a proste środki zaradcze nie wystarczają.
Applied Multivariate Analysis: wstępne i zaawansowane szkolenie w stosowanej analizie danych wielowymiarowych.
Informatyka w statystyce: ma na celu nauczenie umiejętności programowania komputerowego, w tym zasad dobrej praktyki programowania, z naciskiem na obliczenia statystyczne.
Wstępna analiza danych: obejmuje podstawowe pojęcia statystyczne i metody analizy istotne dla analizy komercyjnej.
Odkrywanie wiedzy i eksploracja danych: obejmuje wiele metod występujących pod hasłem „datamining”, budowanie z perspektywy teoretycznej, ale ostatecznie uczące praktycznego zastosowania.
Oprogramowanie do analizy danych: obejmuje praktyczne aspekty obliczeniowe analizy danych statystycznych, koncentrując się na pakietach najczęściej stosowanych w sektorze komercyjnym.
Modelowanie statystyczne: obejmuje główne aspekty modeli liniowych i uogólnionych modeli liniowych.OpcjonalnyUczniowie wybierają jeden opcjonalny moduł, który można wybrać z modułów Szkoły na poziomie 3000 lub wyższym.
Moduły na poziomie licencjackimWnioskowanie Bayesowskie
Obliczenia w matematyce
Projekt eksperymentów
Matematyka finansowa
Łańcuchy i procesy Markowa
Biologia matematyczna 1
Genetyka populacji
Ilościowe zarządzanie ryzykiem
Teoria pobierania próbek
Procesy przestrzenne
Wnioskowanie statystyczne
Analiza szeregów czasowychModuły na poziomie podyplomowymZaawansowane kombinatoryki
Niezależny moduł do nauki
Biologia matematyczna 2
Statystyka matematycznaModuły informatyki
Ponadto, uczniowie mogą wziąć moduły ze Szkoły Informatyki, które są zgodne ze stopniem. Reprezentatywne przykłady tych modułów to:Systemy intensywnej transmisji danych
systemy zarządzania bazą danych
Wizualizacja informacji i analityka wizualnaModuły opcjonalne mogą się zmieniać co roku, a niektóre mogą dopuszczać jedynie ograniczoną liczbę studentów.RozprawaStudenci studiów magisterskich kończą pracę doktorską w ciągu ostatnich trzech miesięcy kursu, które należy złożyć do końca sierpnia. Prace doktorskie nadzorowane są przez członków kadry dydaktycznej, którzy doradzą w wyborze tematu i udzielą wskazówek w trakcie postępu pracy doktorskiej.
Jeśli studenci nie zdecydują się na wypełnienie wymogu pracy magisterskiej, dostępna jest nagroda za wyjście, która pozwala kandydatom o odpowiednich kwalifikacjach uzyskać dyplom ukończenia studiów podyplomowych. Wybierając nagrodę za wyjście, ukończysz swój dyplom na koniec drugiego semestru studiów i otrzymasz PGDip zamiast magistra.
Wymienione tutaj moduły mają charakter orientacyjny i nie ma gwarancji, że zostaną uruchomione na wejście do 2019 roku.KarieraAbsolwenci tego programu zazwyczaj poszukują zatrudnienia jako analitycy w firmie, instytucji badawczej, rządzie lub jako konsultanci statystyczni.
Niedawni absolwenci znaleźli zatrudnienie w:Duże firmy konsultingowe i główne instytucje finansowe, w tym Scottish and Southern Energy, RBS, Aviva, Lloyds, TSB, PwC, Capital One, Vodafone, American Express, Goldman Sachs, Tesco Bank i wiele innych.
Badania biomedyczne, badania kliniczne i farmaceutyki.
Menedżerowie ds. Dzikiej przyrody i ochrony, w tym Wildlife Conservation Society (WCS).Centrum Karier oferuje indywidualne porady wszystkim uczniom na szkolonym kursie podyplomowym i oferuje program wydarzeń, aby pomóc uczniom w budowaniu ich umiejętności zatrudnienia.
Wymagania wstępneDobry 2.1 stopień licencjata w dziedzinie matematyki, statystyki lub w dziedzinie z merytorycznymi treściami matematycznymi lub statystycznymi.
Jeśli studiowałeś swój pierwszy stopień poza granicami Wielkiej Brytanii, zapoznaj się z międzynarodowymi wymogami kwalifikacyjnymi.
Biegłość w języku angielskim.Wymienione kwalifikacje wskazują na minimalne wymagania dotyczące wpisu. Niektóre szkoły akademickie będą prosić wnioskodawców o uzyskanie znacznie wyższych ocen niż minimum. Uzyskanie wymienionych wymogów wejścia nie gwarantuje miejsca, ponieważ Uniwersytet bierze pod uwagę wszystkie aspekty każdej aplikacji, w tym, w stosownych przypadkach, próbkę pisania, oświadczenie osobiste i dokumenty uzupełniające.Wymagania aplikacyjneCV.
Dwie oryginalne podpisane akademickie referencje.
Akademickie transkrypcje i certyfikaty stopni.
Certyfikat wymagań językowych.
List intencyjny (opcjonalnie).FinansowanieIstnieje wiele potencjalnych stypendiów lub systemów wsparcia dostępnych dla doktorantów.Najnowsze zniżki dla absolwentówUniversity of St Andrews oferuje 10% zniżki na opłaty za studia podyplomowe dla studentów, którzy mogą ukończyć studia lub którzy ukończyli St Andrews w ciągu ostatnich trzech lat akademickich i rozpoczynają studia podyplomowe na University of St Andrews .
