数据科学硕士（生物信息学和生物建模） MSc

Durham University - 杜伦大学

数据科学硕士（生物信息学和生物建模）将为毕业生提供生物信息学和分子生物学建模方面的定量技能。它与其他数据科学硕士课程有着共同的核心内容。

除了数据科学核心课程外，学生还将学习一个名为 "生物信息学 "的核心模块。此外，还有一个选修模块 "分子生物学建模"。生物信息学模块探索用于处理生物数据的定量工具和方法，分子生物学建模模块探索用于探索分子生物学中代谢和信号网络的定量建模工具和方法。 在项目中，您将把从数据科学模块中学到的技术应用到研究问题中。本课程同样适合那些打算在分子生物学研究中采用定量分析的学生，或者那些希望学习可迁移的数据和建模分析技能，以便在竞争日益激烈的就业市场中提高就业能力的物理或生物专业毕业生。

在我们周围，正在生成和收集日益复杂的海量数据，例如来自移动设备、摄像头、汽车、房屋、办公室、城市和卫星的数据。商业、研究、政府、社区和家庭可以利用这些数据做出明智、合理的决策，从而获得更好的结果。任何一个人或一群人都不可能掌握所有相关数据：数据实在太多了。 数据科学使我们能够有效和高效地分析大量数据，并因此成为增长最快的职业领域之一。

以前，数据科学是数学和计算机科学专家的专利，但新技术的出现和计算能力的提高意味着，现在非专业人员也可以学习如何访问、清理、分析和可视化复杂数据。 因此，对于那些已经掌握了某一特定主题或学科的知识，并因此能够充分理解数据在其领域中的意义和重要性的人来说，有越来越多的机会让他们能够自己进行智能数据分析。将主要领域的知识与从数据中提取相关信息的专业知识结合起来，将使那些具有这种 "双重威胁 "的人在就业方面获得巨大优势。

数据科学硕士课程是一门以数据科学为核心的课程，旨在为那些第一学位不是高度量化的学生（包括社会科学、艺术和人文科学专业的学生）提供数据科学实质内容丰富的硕士级教育。入门模块旨在让拥有非技术学位的学生尽快掌握数据科学所需的背景知识。 这些课程以 "需要了解 "为基础，侧重于实践而非抽象理论的理解。然后，核心模块向学生介绍各种数据科学方法，从初级技术到先进的现代方法，如神经网络和深度学习。选修模块允许学生专注于感兴趣的领域。