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数据正在以前所未有的速度和规模被收集 —— 但是"大数据"用处很小，并没有被“深入洞察”。目前业内人士普遍缺乏发展这种洞察力所需的技能，而且数据分析市场中技术人员的短缺被视为发展大数据的关键障碍。
布鲁内耳大学数据科学和分析硕士专业提供了这些技能，布鲁内耳大学数据科学和分析硕士专业提供了理论性强的学术课程和先进商业技术的实践经验，同时还提供了获得业界证书的机会。
你将对数据科学领域内的前沿知识形成深刻认识，你的实践技能也会得到培养，这些实践技能将会帮助你在商业、科学和社会中更高效地应用数据科学。
布鲁内耳大学数据科学和分析硕士专业是本学院与SAS联合开办的，SAS是商业分析软件与服务行业内的龙头企业，还是商业智能市场中最大的独立供应商。
目前理学硕士项目中与SAS相结合并提供SAS基础证书的只有本校的项目。
许多模块的实践方面将允许你获得几个商业SAS工具的实际操作经验(例如： SAS base, Enterprise Guide, Enterprise Miner and Visual Analytics)。这些经验是用来培养本项目中SAS认证所要求的技能。
在课程结束时，你将能够：
理解学科中的关键概念和学科之间的细微差别，高效地运用数据科学需要你将这些学科的知识综合起来;
展示你对一些挑战和问题的深刻理解，这些挑战和问题来源于使用各种各样数量级和维度的数据、理解这些数据所代表的涵义以及将理解转化为商业洞察力以及科学和社会的革新(例如，数据科学);
对高效应用数据科学所需的技能、工具和技术形成一定的实践认识;
将这些实践认识应用到解决社会、商业和科学问题当中;
根据已解决的问题来评估所用数据科学技术的有效性。
| 2021 | 2020 | 2019 | 2018 | 2016 | 2017 | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 |
| 360+ | 350+ | 330+ | 340+ | 340+ | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A |
1.选修课:
2.必修课:
Digital Innovation: (数字创新)
Quantitative Data Analysis :(量化数据分析)
High Performance Computational Infrastructures: (高性能计算基础设备)
Systems Project Management: (系统项目管理)
Big Data Analytics :(大数据分析)
Research Methods :(研究方法)
Data Visualisation :(数据可视化)
Learning Development Project: (学习开发项目)
Dissertation:(论文)
1.学术要求：
均分要求：
拥有正规大学认可的本科学位(四年制)，且平均成绩至少占80%。
背景专业要求：
申请人具有英国一等或二等荣誉学士学位，该成绩通常等同于中国大学四年制本科均分至少70-80。该学位通常具有理科或者工科背景，并且属于计算学科领域。
具有业界从业经验(需与该学科领域相关)的申请人会被考虑，我们将对其个人能力进行评价，业界证书也会被考虑(例如由微软和太阳计算系统所提供的证书)。这些申请人可能被要求进行一个面试。
工作经验要求：
无相关要求。
作品集要求：
无相关要求。
其他特殊要求：
无相关要求。
2.语言要求：
雅思：总分6.5，单项：听力：6.0;会话：6.0;阅读：6.0;写作：6.0
移民专业：否
申请费：
申请周期：4-8周
可从事的工作：
学生评价：
大数据的应用非常广泛，包括了大科学(一般指投资大，多学科交叉的大型的基础科学研究项目)、RFID(射频识别)、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学等。布鲁内耳大学数据科学和分析硕士专业是本学院与SAS联合开办的，SAS是商业分析软件与服务行业内的龙头企业，还是商业智能市场中最大的独立供应商。
