伦敦政治经济学院数据科学硕士课程旨在为学生提供全面的理论基础，以及数据科学的技术和实践技能。必修课程将为学生提供数据、计算方法和统计分析的一些基本知识和技能。如果你想提前打好学习基础，做好课程预习准备工作，可以先了解一下数据科学硕士必修课程的主要内容，详情如下。

你将学习四门必修课，其中之一是顶点工程，你需要对你选择的已获批准的主题进行深入研究，这里我们不做过多的讨论。其他三门必修课的主要内容如下：

1、管理和可视化数据

这门课程的重点是数据操作和可视化的基本原理和最佳实践。课程的前五周将重点关注数据操作，涵盖了数据类型和数据模型等基本概念。学生将学习如何创建数据模型实例、如何将数据加载到其中，以及操作和查询数据。课程的后五周将集中于数据可视化，从使用各种统计图的探索性数据分析开始。课程将解释用于评估二元分类器的可视化，如接收器操作曲线图和精度召回图。

2、数据分析和统计方法

本课程涵盖了数据分析中最常用的统计方法。除了标准的推断方法，如参数估计、假设检验、线性模型和逻辑回归，课程还包括了蒙特卡罗方法、bootstrap、EM算法、排列检验、基于局部拟合的回归、因果推断和错误发现率。软件R是本课程不可或缺的一部分，提供数据分析的实践经验。

3、机器学习和数据挖掘

机器学习和数据挖掘是统计学和计算机科学之间的新兴领域，专注于预测、分类和聚类的统计目标，并特别面向数据集很大的环境，即所谓的“大数据”世界。本课程将从线性回归的经典统计方法开始，然后在此框架的基础上从统计学的角度介绍机器学习和数据挖掘方法。本课程还涵盖了一系列现代非线性方法，如样条方法、广义加法模型、决策树、随机森林、bagging、boosting和支持向量机，以及更高级的线性方法，如岭回归、套索、线性判别分析、k-均值聚类、最近邻法。

除上述必修课程之外，学习伦敦政治经济学院数据科学硕士课程的学生还可以选择各种选修课，从人工智能和深度学习，贝叶斯机器学习和大数据分布式计算，到金融统计和计算数据科学。如果你可以把上面的必修课预习好，那么这些选修课学习起来会更容易。