University of St Andrews - Online

MSc / PGDip / PGCert về Kiến thức dữ liệu cho công lý - Trực tuyến

Thạc sĩ

Sinh viên học để lấy bằng Thạc sĩ phải học hai học phần bắt buộc và ít nhất sáu học phần tùy chọn.

Mô-đun bắt buộc

Nền tảng lý thuyết của công lý xã hội và môi trường

Giới thiệu các lý thuyết và cuộc tranh luận đương đại trong các lĩnh vực công lý xã hội và môi trường - từ khí hậu và sinh thái đến công lý sức khỏe và sinh sản - cho phép sinh viên phát triển sự hiểu biết về cách xây dựng một chiến dịch do công lý lãnh đạo mà họ quan tâm.

Truyền thông khoa học và sự tham gia của công chúng

Xây dựng nhiều kỹ năng để biến khoa học thành hành động, từ việc tìm kiếm và đánh giá các nguồn thông tin đến sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để truyền đạt khoa học và thu hút nhiều đối tượng khác nhau.

Các module tùy chọn

Phải chọn từ hai đến năm học phần trong số các học phần sau:

Chào mừng đến với Dữ liệu: Rác vào; Rác ra

Khuyến khích phản ánh quan trọng về dữ liệu, bao gồm các nguồn, loại dữ liệu, thiết kế lấy mẫu, cũng như cách dữ liệu có thể được sử dụng và lạm dụng. Nó cũng giới thiệu phần mềm thống kê nguồn mở, chẳng hạn như R, cũng như các nguyên tắc phân tích dữ liệu có thể tái tạo.

Cơ sở thống kê

Giới thiệu các khái niệm thống kê cơ bản, phương pháp khám phá các mô hình trong dữ liệu và kỹ năng diễn giải kết quả thống kê. Mô-đun được cấu trúc xung quanh việc sử dụng thống kê để hiểu các quá trình xã hội hoặc môi trường, sử dụng các tập dữ liệu và khảo sát thực tế. Học viên được hỗ trợ thông qua bài tập thực hành tự hướng dẫn.

Phương pháp định lượng

Tập trung vào các kỹ thuật và phương pháp phân tích, cơ sở lý luận đằng sau các mô hình dữ liệu và các giả định cơ bản của các mô hình đó, cũng như ưu và nhược điểm của việc sử dụng chúng. Các bài giảng bao gồm các mô hình định lượng như mô hình hồi quy, mô hình lịch sử sự kiện, mô hình chuỗi thời gian và suy luận nhân quả.

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

Giới thiệu các nền tảng lý thuyết đằng sau trực quan hóa dữ liệu và giải thích các nguyên tắc truyền đạt dữ liệu lớn và phức tạp. Thông qua các bài thực hành tương tác, mô-đun này cung cấp các kỹ năng và công cụ để tạo ra các số liệu và bản đồ khoa học chất lượng xuất bản.

Giới thiệu về Khoa học dữ liệu không gian

Giới thiệu Khoa học dữ liệu không gian (SDS), bao gồm lý do tại sao chúng ta cần SDS cho các hoạt động trong cuộc sống hàng ngày. Các công cụ phân tích mẫu điểm không gian và phương pháp hỗ trợ quyết định trong không gian là một phần của mô-đun này.

Khoa học dữ liệu không gian nâng cao

Xây dựng trên kiến thức và kỹ năng được đề cập trong phần Giới thiệu về SDS và mở rộng sang các chủ đề như tự tương quan không gian, nội suy và Hồi quy trọng số địa lý (GWR) để hiểu cách các mối quan hệ thay đổi theo không gian.

Và ít nhất một mô-đun phải được lấy từ các tùy chọn sau:

Truyền thông khoa học tiên tiến và sự tham gia của công chúng

Mô-đun này sẽ xem xét cách cân nhắc và kết hợp các vấn đề về công lý, công bằng, đa dạng và hòa nhập, bao gồm khả năng tiếp cận, vào truyền thông khoa học cho các nỗ lực thu hút công chúng. Bao gồm các chủ đề từ hoạt hình stop-motion đến lập kế hoạch cho một chiến dịch truyền thông xã hội thành công và tổ chức các hoạt động tiếp cận và thu hút cộng đồng theo cách truyền thống hơn.

Công cụ đánh giá tác động

Mô-đun này sẽ cung cấp kiến thức cơ bản về: các lý thuyết về thay đổi xã hội; hiểu biết về thiết kế nghiên cứu tác động; thu hút các bên liên quan; phương pháp tiếp cận có sự tham gia; và đọc hiểu Báo cáo đánh giá tác động một cách phê phán.

Hình ảnh cho Chính sách và Công chúng

Mô-đun này bao gồm các nguyên tắc cốt lõi về việc tạo và đánh giá nội dung trực quan, hiểu luật bản quyền và thiết kế hình ảnh dữ liệu và đồ họa thông tin hấp dẫn và nhiều thông tin.

Cuối cùng, sinh viên Thạc sĩ phải nộp một dự án nghiên cứu cá nhân gồm ba phần (trị giá 60 tín chỉ) được phát triển thông qua đối thoại với người hướng dẫn và người triệu tập học phần, bao gồm:

• một bài tổng quan tài liệu (giới hạn 5.000 từ) (40%)
• một bài viết ứng dụng phù hợp, chẳng hạn như tóm tắt chính sách, trong trường hợp đó, tối đa 3000 từ (40%)
• một bài phản ánh dài 1000 từ về kinh nghiệm của họ trong việc chuyển đổi nghiên cứu học thuật thành thực tiễn (20%).

Ở trình độ Thạc sĩ, bạn có thể cần phải học một số học phần tùy chọn kết hợp với nhau.

PGCert hoặc PGDip

Sinh viên theo học chương trình PGCert và PGDip sẽ phải học các học phần bắt buộc sau:

Nền tảng lý thuyết của công lý xã hội và môi trường

Giới thiệu các lý thuyết và cuộc tranh luận đương đại trong lĩnh vực công lý xã hội và môi trường.

Truyền thông khoa học và sự tham gia của công chúng

Xây dựng nhiều kỹ năng để biến khoa học thành hành động, từ việc tìm kiếm và đánh giá các nguồn thông tin đến sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để truyền đạt khoa học và thu hút nhiều đối tượng khác nhau.

Và hai đến bốn mô-đun tùy chọn sau đây.

Chào mừng đến với Dữ liệu: Rác vào; Rác ra

Mô-đun này khuyến khích việc suy ngẫm về việc sử dụng số liệu thống kê trong xã hội và tranh luận xã hội/môi trường, cũng như giới thiệu phân tích dữ liệu định lượng mang tính thăm dò thông qua nền tảng nguồn mở (ví dụ: R).

Cơ sở thống kê

Giới thiệu các khái niệm thống kê cơ bản, phương pháp khám phá các mô hình trong dữ liệu và kỹ năng diễn giải kết quả thống kê. Mô-đun được cấu trúc xung quanh việc sử dụng thống kê để hiểu các quá trình xã hội hoặc vật lý và môi trường, sử dụng các tập dữ liệu và khảo sát thực tế.

Phương pháp định lượng

Tập trung vào các kỹ thuật và phương pháp phân tích, cơ sở lý luận đằng sau các mô hình dữ liệu và các giả định cơ bản của các mô hình đó, cũng như ưu và nhược điểm khi sử dụng chúng.

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao

Trình bày chi tiết các nguyên tắc tạo ra các số liệu khoa học chất lượng xuất bản, cải thiện đồ thị và biểu đồ, cũng như tạo bản đồ trong R.

Giới thiệu về Khoa học dữ liệu không gian

Giới thiệu Khoa học dữ liệu không gian (SDS), bao gồm lý do tại sao chúng ta cần SDS.

Khoa học dữ liệu không gian nâng cao

Xây dựng dựa trên kiến thức và kỹ năng được đề cập trong phần Giới thiệu về SDS, có thể bao gồm, ví dụ, Hồi quy trọng số địa lý (GWR).

Ngoài những điều trên, sinh viên theo học chương trình PGDip sẽ phải học ít nhất một học phần trong số các học phần sau:

Truyền thông khoa học tiên tiến và sự tham gia của công chúng

Khám phá việc kết hợp các vấn đề về công lý, công bằng, đa dạng và hòa nhập (JEDI), bao gồm khả năng tiếp cận, vào truyền thông khoa học cho các nỗ lực thu hút công chúng. Chúng tôi có thể đề cập đến các chủ đề từ hoạt hình stop-motion đến tổ chức tiếp cận và thu hút cộng đồng theo cách truyền thống hơn.

Công cụ đánh giá tác động

Mô-đun này sẽ cung cấp kiến thức cơ bản về: các lý thuyết về thay đổi xã hội; hiểu biết về thiết kế nghiên cứu tác động; thu hút các bên liên quan; phương pháp tiếp cận có sự tham gia; và đọc hiểu Báo cáo đánh giá tác động một cách phê phán.

Hình ảnh cho Chính sách và Công chúng: Nghệ thuật thị giác sáng tạo cho Khoa học

Bao gồm các nguyên tắc cốt lõi về đánh giá và tạo nội dung, hiểu luật bản quyền và thiết kế hình ảnh dữ liệu và đồ họa thông tin.

Ở cả cấp độ PGCert và PGDip, bạn có thể cần phải học một số học phần tùy chọn kết hợp với nhau.

• Phát triển sự hiểu biết của bạn về các vấn đề chính trong công lý xã hội và môi trường cũng như bối cảnh chính trị xã hội của chúng và các lý thuyết về thay đổi xã hội.
• Xây dựng sự tự tin của bạn trong việc thu thập dữ liệu chất lượng một cách có trách nhiệm, bao gồm các khái niệm chính về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu không gian, mô hình hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các tập dữ liệu thực và sử dụng các nền tảng nguồn mở.
• Xây dựng các câu chuyện hấp dẫn và dễ hiểu bằng dữ liệu, bao gồm hình ảnh hóa dữ liệu cho cả đối tượng chuyên gia và không chuyên.
• Thực hành các chiến lược thu hút công chúng hiệu quả, bao gồm sử dụng các kênh báo chí và mạng xã hội để truyền thông có tác động.
• Tận hưởng sự linh hoạt khi bắt đầu ngay từ đầu nếu bạn không có kiến thức nền về thống kê hoặc tham gia lớp nâng cao hơn để nâng cao các kỹ năng hiện có của bạn.
• Tăng cường tiềm năng tác động của bạn bằng cách đa dạng hóa các công cụ truyền thông khoa học và trực quan hóa dữ liệu.

Sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi làm việc tại nhiều tổ chức trong khu vực công và tư, đảm nhiệm các vai trò như nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học, nhân viên nghiên cứu, quản lý đầu tư hoặc phát triển, tư vấn, cố vấn chính sách, kinh tế môi trường, gây quỹ và truyền thông, giáo dục đại học, tư vấn và nghiên cứu.

Dù bạn ở đâu, bạn cũng có thể mang St Andrews theo mình. Chương trình Thạc sĩ trực tuyến tại Đại học St Andrews kết hợp mọi lợi ích của việc học tại một trong những trường đại học lâu đời và tốt nhất thế giới với mọi lợi thế của việc học linh hoạt, được cá nhân hóa.

Giảng bài

Kết hợp các bài giảng được ghi âm, các buổi hỏi đáp trực tiếp, học tập theo nhóm, các nguồn tài nguyên kỹ thuật số như podcast và diễn đàn trực tuyến.

Kế hoạch linh hoạt

Bạn sẽ được tiếp cận các mô-đun và thành phần theo tốc độ và thời gian biểu phù hợp với môi trường làm việc và học tập của mình.