入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費(fèi) |
9月 | 全日制1年 | 27490英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 7 | 至多2項小分6.0或6.5,其余小分不低于7.0 |
托福 | 100 | 閱讀22,聽力21,口語23,寫作21 |
2:1 本科學(xué)位(或同等學(xué)歷)
數(shù)據(jù)可視化碩士課程是一門創(chuàng)新的跨學(xué)科課程,使學(xué)生能夠獲得可視化方面的關(guān)鍵知識和技能,作為數(shù)據(jù)密集型研究、交流和參與的方法。學(xué)生將接受來自數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)字人文和設(shè)計研究的概念、方法和技術(shù)的培訓(xùn),同時開發(fā)一系列工作,為他們準(zhǔn)備多樣化的職業(yè)機(jī)會。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 可視化基礎(chǔ) | Visualisation Foundations |
2 | 科學(xué)、文化與公共政策中的數(shù)據(jù)可視化 | Data Visualisation in Science, Culture and Public Policy |
3 | 高級可視化設(shè)計實驗室 | Advanced Visualisation Design Labs |
4 | 跨學(xué)科數(shù)據(jù)科學(xué):原則、實踐與批判 | Data Science Across Disciplines: Principles, Practice andCritique |
5 | 用戶界面文化:設(shè)計、方法與批判 | User Interface Cultures: Design, Method and Critique |
6 | 城市數(shù)據(jù) | Urban Data |
7 | 機(jī)器學(xué)習(xí)跨學(xué)科方法 | Interdisciplinary Approaches to Machine Learning |
8 | 媒體活動 | Media Activism |
9 | 數(shù)字化方法 | Approaches to the Digital |
10 | 社會科學(xué)的復(fù)雜性 | Complexity in the Social Sciences |
11 | 數(shù)字對象,數(shù)字方法 | Digital Objects, Digital Methods |
12 | 大數(shù)據(jù)研究:炒作還是革命? | Big Data Research: Hype or Revolution? |
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