本课程提供心理学、决策、行为经济学和行为改变的基础知识培训。它还将帮助您理解数据科学和数据分析领域的最新方法,重点关注统计方法、机器学习和数据可视化。您将了解数据中的大规模模式,并着眼于理解驱动人类行为的潜在因素。这可用于理解消费者行为、经济、政治、历史、福祉以及国家和国际层面的许多其他大规模模式。无需行为科学相关经验,但您应该至少掌握一种编程语言(例如 R、Python、Matlab 或其他)。
                            
                                                                                        
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                                        全日制学制: full time 
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                                        专业方向: 
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                                        非全日制: 
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                                        学位名称: MSc 
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                                        学位类型: 授课型研究生 
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                                        学位等级: 授课型研究生 
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                                        专业简称: 
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                                        开学时间: 
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                                        减免学分: 0 
                                    
                                    
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                                            开学时间: 
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                                            申请截止时间: 
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                                            offer发放时间: 
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                                            offer发放截止时间: 
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                                            申请费用: 
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                                            学费: £31,670/年 
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                                            书本费: 
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                                            生活费: 
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                                            交通费: 
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                                            住宿费用: 
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                                            其他费用: 
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                                            总花费: 
 
                                                                                        
                                                                                        
                                    
                                    
                                        申请人至少需拥有相关学科的学位,例如心理学、计算机科学、数学、经济学等,且学位水平相当于英国2:1或更高。由于我们预计会收到大量申请,因此将优先考虑拥有最强量化或社会科学背景的申请人。此外,拥有Python或R语言编程经验的申请者也优先考虑——学生至少应接受过至少一种编程语言的在线或大学编程指导。行为与数据科学理学硕士学位是一个量化学位,学生在加入课程之前应该能够熟练地运用数学方法进行思考。该课程要求学生完成编程作业和长篇论文,因此要求学生熟练掌握编程技能,并具备良好的英语书面沟通能力。在理学硕士课程中,我们将讲解如何使用统计学和计算方法来理解行为数据(例如回归、t检验和机器学习)。我们涵盖用于统计和数学建模的R、Python和Matlab编程语言。我们还在心理学和计算机科学模型中使用数学。