斯克莱德大学数据分析理学硕士项目重点介绍数据分析技术在业务环境中的使用，让学生能够理解数据分析技术运行的理论原则，学会选择适当的技术分析数据，以此提升自己全面的分析技术；并将技术、理论、实践和工业参与相结合，应用到各个领域。
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 大数据基础 | Big Data Fundamentals |
| 2 | 大数据工具和技术 | Big Data Tools & Techniques |
| 3 | R语言数据分析 | Data Analytics in R |
| 4 | 商业与决策建模 | Business & Decision Modelling |
| 5 | 分析优化 | Optimisation for Analytics |
| 6 | 实践中的数据分析 | Data Analytics in Practice |
| 7 | 数据库基础 | Database Fundamentals |
| 8 | 金融的演化计算1 | Evolutionary Computation for Finance 1 |
| 9 | 金融的演化计算2 | Evolutionary Computation for Finance 2 |
| 10 | 信息社会的法律、道德和专业问题 | Legal、Ethical & Professional Issues for the Information Society |
| 11 | 数据分析机器学习基础 | Fundamentals of Machine Learning for Data Analytics |
| 12 | 金融计量经济学 | Financial Econometrics |
| 13 | 贝叶斯空间统计 | Bayesian Spatial Statistics |
| 14 | 金融网络 | Networks in Finance |
| 15 | 网络数学概论 | Mathematical Introduction to Networks |
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