University of Manchester - Online and Blended Learning

数据分析与社会统计学硕士

如果您有兴趣提升技能并探索数据在预测趋势和改善结果方面的力量，那么本课程非常适合您。数据分析和社会统计学是为在使用大数据和社会数据的行业工作的任何专业人士而设计的。它是多学科的，使用的方法适用于教育、健康和商业分析，以及慈善机构和非政府组织等公共、私营和非营利部门等各个领域。

无论您是有数据分析背景，还是正在寻找大数据课程来获取这方面的知识，本课程都会为您提供这一激动人心的领域的全面基础。本课程结合了数据收集、分析和呈现，并了解大数据和机器学习，将确保您站在社交数据分析发展的前沿。

本课程既适合已经从事该领域的在职专业人士，也适合希望转行的人士。无需丰富的大数据经验或深厚的数学技能。如果您没有数据分析方面的专业经验，但拥有强大的社会科学背景，则可以将本课程作为过渡，过渡到这个充满活力的领域的新职业。

本课程灵活，100% 在线授课，可让您根据工作和其他安排安排学习。本课程使用现实世界的技术和示例探索数据收集、分析和社会统计领域。

在整个学习过程中，您将有充足的机会与课程同学进行协作和交流。您将享受课程学者的高水平支持和专业知识。在本课程中，您将使用行业标准统计软件 - R，让您将学习融入您的工作领域。

这也将使您能够在工作场所中充当数据分析专家，与其他同事分享您的知识，从而使更广泛的团队和小组项目受益。

我们设计本课程的目的是培养能够自信地处理数据并识别跨学科趋势的高素质数据分析专业人员。

通过学习数据分析和社会统计学，您将在使用真实数据进行数据管理方面达到高水平的能力。您将了解统计方法的理论基础，并获得使用来自不同来源的微观数据的经验。

本课程旨在让您具备批判性评估和开展社会数据收集的能力。您将培养对社会科学数据和概念的批判意识，并利用您的知识使用数据分析工具开展原创研究。

通过本课程，您将能够自信地展示和撰写有关数据分析的文章，提高您的技能并让您跨入新的行业。

使用 R 进行数据清理和可视化

在这个高度实用的课程单元中，您将了解 R 和 RStudio 软件的主要构建块，并培养高效使用 R 和 RStudio 的技能。本单元将介绍数据管理以及如何在可视化和分析之前准备（和整理）数据。您将使用各种 R 扩展（或“包”）来促进数据探索、可视化和变量关系调查的不同方法。所包含的实际示例将基于社会科学领域的实际数据。

统计建模简介

本单元将向您介绍社会科学中复杂的定量数据分析。它旨在帮助您培养技术能力和对统计方法基本原理的坚实基础，以便有效地解释分析结果。您将使用来自社会科学（例如政治、经济、心理学、社会学、犯罪学等）的实际数据来培养进行描述性、探索性和推断性统计的能力。

调查方法和在线研究

在本单元中，我们将向您介绍大规模和小规模调查的调查设计原则及其在学术界、公共和私营部门的具体应用。它旨在帮助您建立与计划、设计和开展调查的过程以及调查方法的实际方面（包括道德考虑）相关的坚实理论和实践基础。本课程还将重点介绍不同的抽样策略、调查方法、挑战性因素对调查数据质量的影响以及解决这些因素的技术。

数据科学建模

本单元旨在帮助您为处理社会科学（例如犯罪学、政治学、社会学、心理学等）中的高维和复杂数据集做好准备。它旨在帮助您发展技术能力和各种监督和非监督分类和预测方法的基本原理的坚实基础，以便有效地解释分析输出。本单元将利用来自社会科学领域的真实数据，并进一步培养 R 和 RStudio 软件的实践技能。整个课程单元还将融入道德考量，以进一步巩固基于诚信的“大”数据使用。

多层次纵向分析

本单元旨在扩展您对社会科学中复杂的调查设计和更复杂的数据结构的知识。本单元将扩展先前介绍的概念、方法和模型，并将进一步培养 R 和 RStudio 的编程技能。本单元将重点介绍可用于分析分层数据（例如跨国数据或纵向数据）的模型。在本单元中，您将利用来自不同复杂程度的调查的真实数据，使您能够培养方法论和统计上稳健的技能，以在实践中解决这些复杂性。

人口预测

可选单元

本单元旨在为您提供必要的技能，以便您推导、解释和应用一系列人口统计指标来分析不同地理层面的过去和现在人口。本单元将培养您根据可用数据源批判性地评估各种指标的准确性和质量的能力。本单元将利用真实数据，重点介绍如何应用适当的方法和批判性地解释结果，例如英国和其他国家 COVID-19 疫情的结果。本单元将强调估计和预测死亡率的各种指标以及人口变化的其他组成部分。

结构方程建模

可选单元

本单元旨在向您介绍结构方程和潜在变量建模的理论原理，并提供在 R 和 RStudio 中运行各种模型所需的实践技能。本课程单元旨在帮助您培养这些方法的基本原理的技术能力和坚实基础，以便能够熟练地解释分析输出。

实践中的研究技巧

硕士生必修

本课程单元将为您提供机会加强您的研究技能，为 MSc 资格的 40 学分论文部分做准备。本课程单元包含两个主题：

• 主题 1 将帮助您制定理论驱动的研究假设
• 主题 2 将包括对社会科学文献进行有效和有影响力的评论的方法。

这两个主题将分为两个为期 4 周的阶段进行，并将独立评估。

项目

硕士生必修

要获得理学硕士 (MSc)，您需要成功完成价值 20 学分的实践研究技能 (RSiP) 单元并提交价值 40 学分的 9,000 字的论文。

在您的项目中，您将确定并调查与社会科学专业实践相关的研究主题。论文应采用定量研究的形式，利用二手社会数据，最好来自大规模调查。在整个论文期间，您将遵循建议的时间表，并通过与指定的论文导师进行频繁的同步会议获得支持。

通过数据分析和社会统计学，您将学习实用的应用知识，使您能够释放数据的真正价值。在整个课程中，您将学习如何进行高级统计建模并创建动态数据可视化以展示新见解。您将创建和管理各种大小的数据集，从而提高您的技能并实现这些宝贵数据的真正潜力。

您还将了解科学写作中的不确定性和随机性的关键概念。本课程将教您展现对社会科学中的操作化和测量问题的批判意识。您将获得强大的社会科学学术写作能力，使用独立思考来表达使用数据分析的研究。

能够处理和解读丰富数据的专业人士在公共政策、市场研究、教育、非营利组织等许多不同行业中都供不应求。我们这个时代的许多重大政策挑战都是全球性的，包括粮食不安全、战争、疾病和公共卫生以及气候变化。大数据在帮助社会科学家理解和解决这些问题方面发挥着越来越重要的作用。大数据分析有可能揭示那些不那么容易理解或容易观察到的模式，从而带来更强有力的战略和应对措施。

通过学习数据分析和社会统计学，您将培养在该领域取得进步所需的技能，并推动您的职业发展。通过学习利用数据，您将能够发现和预测趋势并更准确地了解社会行为。如果您正在考虑转行，本课程将为您提供大数据分析方面的全面基础，帮助您实现这一目标。

交付 - 100％在线学习

持续时间：

• 理学硕士——27 个月，兼职

学术教学开始日期 - 2025 年 9 月 1 日

申请截止日期 - 2025 年 8 月 18 日

工作量——每周大约 20 小时

教学和学习

这是一个灵活的在线课程，旨在满足您现有的学习需求。每周有 20 小时的学习时间，您可以根据自己的时间安排学习。我们的虚拟学习环境 (VLE) 中提供了大量工具，包括视频、交互式练习册、自我测试、在线教程和在线评估。

您还将有机会参加各种活动，例如与来自领先组织的专家一起参加的研讨会以及与课程同事的交流会。在这些活动中，您将有机会合作并建立您的网络。

我们的课程学者是世界领先的社会科学和研究专家，具有跨不同学科分析数据的专业背景。

图书馆服务

作为曼彻斯特大学的学生，您将能够使用我们广泛的图书馆服务。这将使您能够访问有关社会统计、定量数据分析和研究以及数据科学的书籍、电子书和期刊，从入门到高级。

我们将为您指派一位专门的学习支持顾问，他将成为您解决学习相关问题和提供 VLE 帮助的第一联系人。

欢迎活动和入学培训将在学术教学开始前一周举行。我们的招生团队将在临近开学时确认您的入学培训日期。

请确保您在所选的入学日期之前完成注册，以便获取在线学习资料和图书馆服务。