牛津大学社会数据科学中的多学科理科硕士提供了分析有关人类行为的非结构化异构数据所需的社会和技术专业知识，从而有助于我们了解人类世界。以数字方式生成的社交数据（例如，来自社交媒体，通信平台，物联网（IoT）设备，传感器/可穿戴设备和移动电话）提供了一种积累新的大规模数据的方法，除了现有的具有已转换为数字格式。这些数据可以投入使用，帮助我们了解社会科学，行业和政策制定者至关重要的重大问题，包括社会，经济和政治行为，人际关系，市场设计，群体形成，身份，国际运动，道德和负责任的方式来增强数据的社会价值，以及许多其他主题。社会数据科学不断发展的领域涉及发展这些社会数据的科学：从凌乱的现实世界数据中创建可行的数据集；并开发工具和技术进行分析，以通过解释，预测和干预措施向我们介绍世界。这样，社会数据科学提供了一种数据科学，其中数据与个人和社会行为有关，而社会科学则在其中心生成并分析了实时交易数据。您将结合核心和选项论文，并在论文指导者的支持下撰写多达15，000个单词的论文。论文为您提供了应用本课程其他部分介绍的方法和方法并进行实质性学术研究的机会。
牛津大学社会数据科学主要课程
1 社会数据科学基础 Foundations of Social Data Science
2 应用分析统计 Applied Analytical Statistics
3 社会数据科学的研究设计 Research Design for Social Data Science
4 可视化基础 Foundations of Visualisation
5 Python社会数据科学基础 Fundamentals of Social Data Science in Python
6 大规模数据分析 Data Analytics at Scale
7 机器学习 Machine Learning
8 数字时代的政府与政治 Digital Era Government and Politics
9 人与数据智能 Human and Data Intelligence
10 互联网经济学 Internet Economics
牛津大学社会数据科学入学要求
申请要点与难点
GPA要求：3.7/4.0
学费：￡28，040
语言标化：雅思7.5，小分不得低于7.0或者托福110 （Listening： 22；Reading： 24；Speaking： 25；Writing： 24）或者CAE/CPE（191分）
学制：秋季入学，10个月
