ปริญญาโทสาขาการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติสังคม

หากคุณสนใจที่จะพัฒนาทักษะและค้นพบพลังของข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มและปรับปรุงผลลัพธ์ หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับคุณ Data Analytics and Social Statistics ได้รับการออกแบบสำหรับผู้เชี่ยวชาญทุกคนที่ทำงานในอุตสาหกรรมที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลทางสังคม หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรสหสาขาวิชา โดยใช้วิธีการที่สามารถนำไปใช้ได้จริงและเกี่ยวข้องในสาขาต่างๆ เช่น การศึกษา สุขภาพ และการวิเคราะห์ธุรกิจ ไปจนถึงภาคส่วนสาธารณะ เอกชน และไม่แสวงหากำไร เช่น องค์กรการกุศลและองค์กรพัฒนาเอกชน

ไม่ว่าคุณจะมีความรู้พื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลหรือกำลังมองหาหลักสูตรเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรับความรู้ด้านนี้ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับสาขาที่น่าสนใจนี้อย่างถ่องแท้ หลักสูตรนี้ผสมผสานการรวบรวม การวิเคราะห์ และการนำเสนอข้อมูล รวมถึงการรับทราบเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องจักร จะช่วยให้คุณก้าวขึ้นเป็นผู้นำในด้านการพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลทางสังคม

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับทั้งผู้ประกอบอาชีพที่ทำงานในสาขานี้แล้วและผู้ที่ต้องการเปลี่ยนอาชีพ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านบิ๊กดาต้าหรือทักษะคณิตศาสตร์ขั้นสูง หากคุณไม่มีประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพแต่มีความรู้พื้นฐานด้านสังคมศาสตร์ที่แข็งแกร่ง คุณสามารถใช้หลักสูตรนี้เป็นแนวทางในการเปลี่ยนผ่านสู่วิชาชีพใหม่ในสาขาที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ได้

หลักสูตรที่มีความยืดหยุ่นนี้เรียนออนไลน์ 100% เพื่อให้คุณสามารถปรับการเรียนให้สอดคล้องกับงานและภาระผูกพันอื่นๆ ของคุณได้ หลักสูตรจะสำรวจสาขาการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และสถิติทางสังคมโดยใช้เทคนิคและตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง

ตลอดระยะเวลาการศึกษาของคุณ คุณจะมีโอกาสมากมายในการทำงานร่วมกันและสร้างเครือข่ายกับเพื่อนร่วมหลักสูตร คุณจะได้รับการสนับสนุนและความเชี่ยวชาญระดับสูงจากนักวิชาการในหลักสูตรของคุณ ในหลักสูตรนี้ คุณจะใช้ซอฟต์แวร์สถิติมาตรฐานอุตสาหกรรมอย่าง R ซึ่งช่วยให้คุณบูรณาการการเรียนรู้ของคุณเข้ากับสาขาอาชีพของคุณได้

นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลภายในสถานที่ทำงานของคุณ โดยแบ่งปันความรู้กับเพื่อนร่วมงานคนอื่นๆ เพื่อประโยชน์ของทีมงานที่กว้างขึ้นและโครงการกลุ่มต่างๆ

เราได้ออกแบบหลักสูตรนี้เพื่อสร้างผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสามารถสูงที่สามารถประมวลผลข้อมูลและระบุแนวโน้มต่างๆ ข้ามสาขาวิชาได้อย่างมั่นใจ

การเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติทางสังคมจะช่วยให้คุณมีทักษะในการจัดการข้อมูลโดยใช้ข้อมูลจริงในระดับสูง คุณจะเข้าใจพื้นฐานทางทฤษฎีของวิธีการทางสถิติและได้รับประสบการณ์ในการใช้ไมโครดาต้าจากแหล่งต่างๆ

หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่จะเสริมสร้างความสามารถในการประเมินและรวบรวมข้อมูลทางสังคมอย่างมีวิจารณญาณ คุณจะพัฒนาความตระหนักรู้เชิงวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับข้อมูลและแนวคิดทางสังคมศาสตร์ และใช้ความรู้ของคุณในการพัฒนาการวิจัยดั้งเดิมโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

ผ่านหลักสูตรนี้ คุณจะสามารถนำเสนอและเขียนเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมั่นใจ ซึ่งจะช่วยพัฒนาทักษะของคุณ และทำให้คุณสามารถก้าวไปสู่อุตสาหกรรมใหม่ได้

การทำความสะอาดข้อมูลและการแสดงภาพโดยใช้ R

ในหน่วยการเรียนรู้เชิงปฏิบัติจริงนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับองค์ประกอบหลักของซอฟต์แวร์ R และ RStudio และพัฒนาทักษะในการทำงานกับ R และ RStudio อย่างมีประสิทธิภาพ หน่วยการเรียนรู้นี้จะครอบคลุมถึงการจัดการข้อมูลและวิธีการเตรียม (และจัดระเบียบ) ข้อมูลก่อนการสร้างภาพและการวิเคราะห์ คุณจะใช้ส่วนขยาย R (หรือ "แพ็คเกจ") ต่างๆ เพื่ออำนวยความสะดวกในการสำรวจข้อมูล การสร้างภาพ และการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวอย่างเชิงปฏิบัติที่นำมาใช้จะอิงตามข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงจากสาขาสังคมศาสตร์

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ

หน่วยนี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณที่ซับซ้อนในสังคมศาสตร์ หน่วยนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณพัฒนาทักษะทางเทคนิคและรากฐานที่มั่นคงของหลักการพื้นฐานของวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะใช้ข้อมูลจริงจากทั่วทั้งสังคมศาสตร์ (เช่น การเมือง เศรษฐศาสตร์ จิตวิทยา สังคมวิทยา อาชญาวิทยา เป็นต้น) เพื่อสร้างความสามารถในการดำเนินการทางสถิติเชิงพรรณนา เชิงสำรวจ และเชิงอนุมาน

วิธีการสำรวจและการวิจัยออนไลน์

ในหน่วยนี้ เราจะแนะนำคุณเกี่ยวกับหลักการออกแบบแบบสำรวจสำหรับการสำรวจขนาดใหญ่และขนาดเล็ก และการประยุกต์ใช้ในบริบทของการสำรวจในสถาบันการศึกษา ภาคส่วนสาธารณะ และภาคเอกชน หลักสูตรนี้มุ่งหวังที่จะช่วยให้คุณพัฒนาพื้นฐานทางทฤษฎีและปฏิบัติที่มั่นคงเกี่ยวกับกระบวนการวางแผน ออกแบบ และดำเนินการสำรวจ และด้านปฏิบัติของระเบียบวิธีสำรวจ รวมถึงข้อควรพิจารณาทางจริยธรรม นอกจากนี้ หลักสูตรยังจะเน้นที่กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน ระเบียบวิธีสำรวจ ผลกระทบของปัจจัยที่ท้าทายต่อคุณภาพข้อมูลการสำรวจ ตลอดจนเทคนิคในการจัดการกับปัจจัยเหล่านี้

การสร้างแบบจำลองวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หน่วยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเตรียมความพร้อมให้คุณจัดการกับชุดข้อมูลที่มีมิติสูงและซับซ้อนในสาขาสังคมศาสตร์ (เช่น อาชญาวิทยา การเมือง สังคมวิทยา จิตวิทยา เป็นต้น) หน่วยนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณพัฒนาทักษะทางเทคนิคและรากฐานที่มั่นคงในหลักการพื้นฐานของวิธีการจำแนกและคาดการณ์แบบมีหรือไม่มีการดูแลต่างๆ เพื่อตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ หน่วยนี้จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลจริงจากสาขาสังคมศาสตร์และพัฒนาทักษะเชิงปฏิบัติในซอฟต์แวร์ R และ RStudio ต่อไป นอกจากนี้ จะมีการบูรณาการข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมตลอดทั้งหน่วยหลักสูตรเพื่อเสริมสร้างการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ตามหลักความสมบูรณ์ให้มากยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์หลายระดับและตามยาว

หน่วยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อขยายความรู้ของคุณเกี่ยวกับการออกแบบการสำรวจที่ซับซ้อนและโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นในสังคมศาสตร์ หน่วยนี้จะขยายแนวคิด วิธีการ และโมเดลที่แนะนำไปก่อนหน้านี้ และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมใน R และ RStudio ต่อไป หน่วยนี้จะเน้นที่โมเดลที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลลำดับชั้น เช่น ข้อมูลข้ามประเทศหรือข้อมูลตามยาว ในหน่วยนี้ คุณจะใช้ข้อมูลจริงที่ได้มาจากการสำรวจที่มีความซับซ้อนแตกต่างกัน เพื่อให้คุณพัฒนาทักษะที่แข็งแกร่งทั้งทางวิธีการและสถิติในการจัดการกับความซับซ้อนเหล่านี้ในทางปฏิบัติ

การคาดการณ์ข้อมูลประชากร

หน่วยเสริม

หน่วยการเรียนรู้นี้มุ่งเน้นที่จะมอบทักษะที่จำเป็นในการอนุมาน ตีความ และนำการวัดผลทางประชากรศาสตร์ต่างๆ มาใช้กับประชากรในอดีตและปัจจุบันในระดับภูมิศาสตร์ต่างๆ หน่วยการเรียนรู้นี้จะพัฒนาความสามารถของคุณในการประเมินความถูกต้องและคุณภาพของการวัดผลต่างๆ อย่างมีวิจารณญาณโดยพิจารณาจากแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ หน่วยการเรียนรู้นี้จะใช้ข้อมูลจริงและเน้นที่การใช้วิธีการที่เหมาะสมและตีความผลลัพธ์อย่างมีวิจารณญาณ เช่น ผลลัพธ์ของการระบาดของ COVID-19 ในสหราชอาณาจักรและประเทศอื่นๆ นอกจากนี้ จะเน้นที่การวัดผลต่างๆ เพื่อประมาณและคาดการณ์อัตราการเสียชีวิต รวมถึงองค์ประกอบอื่นๆ ของการเปลี่ยนแปลงของประชากร

แบบจำลองสมการโครงสร้าง

หน่วยเสริม

หน่วยการเรียนรู้นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแนะนำคุณให้รู้จักกับหลักการทางทฤษฎีของสมการโครงสร้างและการสร้างแบบจำลองตัวแปรแฝง และให้ทักษะเชิงปฏิบัติที่จำเป็นในการเรียกใช้แบบจำลองประเภทต่างๆ ใน R และ RStudio หน่วยการเรียนรู้นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณพัฒนาทักษะทางเทคนิคและรากฐานที่มั่นคงของหลักการพื้นฐานของวิธีการเหล่านี้ เพื่อให้สามารถตีความผลลัพธ์การวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทักษะการวิจัยในการปฏิบัติ

บังคับสำหรับนักศึกษาปริญญาโท

หน่วยหลักสูตรนี้จะเปิดโอกาสให้คุณเสริมทักษะการวิจัยเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับวิทยานิพนธ์ 40 หน่วยกิตของวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโท หน่วยหลักสูตรนี้ประกอบด้วยสองหัวข้อ:

• หัวข้อที่ 1 จะเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับการพัฒนาสมมติฐานการวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎี
• หัวข้อที่ 2 จะประกอบด้วยแนวทางในการผลิตการทบทวนวรรณกรรมในสาขาสังคมศาสตร์อย่างมีประสิทธิผลและมีผลกระทบ

หัวข้อทั้งสองจะเรียนเป็นสองช่วงๆ ละ 4 สัปดาห์ และจะมีการประเมินแยกกัน

โครงการ

บังคับสำหรับนักศึกษาปริญญาโท

หากต้องการรับปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ (MSc) คุณจะต้องสำเร็จหลักสูตร Research Skills in Practice (RSiP) จำนวน 20 หน่วยกิต และทำวิทยานิพนธ์จำนวน 9,000 คำ จำนวน 40 หน่วยกิต

ในโครงการของคุณ คุณจะต้องระบุและค้นคว้าหัวข้อวิจัยที่น่าสนใจซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติทางวิชาชีพในสาขาสังคมศาสตร์ วิทยานิพนธ์ควรมีลักษณะเป็นการศึกษาวิจัยเชิงปริมาณที่ใช้ข้อมูลทางสังคมรอง โดยควรเป็นข้อมูลที่ได้จากการสำรวจขนาดใหญ่ ตลอดระยะเวลาการทำวิทยานิพนธ์ คุณจะต้องปฏิบัติตามกรอบเวลาที่แนะนำ และจะได้รับการสนับสนุนผ่านการประชุมแบบซิงโครนัสบ่อยครั้งกับอาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ที่ได้รับมอบหมาย

ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติทางสังคม คุณจะได้เรียนรู้ความรู้เชิงปฏิบัติที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อช่วยให้คุณสามารถเปิดเผยคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลได้ ตลอดหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแบบจำลองทางสถิติขั้นสูงและสร้างภาพข้อมูลแบบไดนามิกเพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ คุณจะสร้างและจัดการชุดข้อมูลที่มีขนาดต่างๆ กัน เพื่อเพิ่มพูนทักษะของคุณและตระหนักถึงศักยภาพที่แท้จริงของข้อมูลอันมีค่าเหล่านี้

นอกจากนี้ คุณยังจะเข้าใจแนวคิดหลักของความไม่แน่นอนและความสุ่มในการเขียนงานวิทยาศาสตร์ หลักสูตรนี้จะสอนให้คุณแสดงให้เห็นถึงความตระหนักรู้เชิงวิพากษ์วิจารณ์เกี่ยวกับปัญหาการปฏิบัติงานและการวัดผลในสังคมศาสตร์ คุณจะได้รับทักษะการเขียนเชิงวิชาการที่แข็งแกร่งในสังคมศาสตร์ โดยใช้การคิดอย่างอิสระเพื่อแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการวิจัยโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถประมวลผลและตีความข้อมูลอันหลากหลายเป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย เช่น นโยบายสาธารณะ การวิจัยตลาด การศึกษา องค์กรไม่แสวงหากำไร และอื่นๆ อีกมากมาย ความท้าทายด้านนโยบายที่สำคัญหลายประการในยุคของเราเป็นระดับโลก เช่น ความไม่มั่นคงทางอาหาร สงคราม โรคภัยไข้เจ็บและสาธารณสุข และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ข้อมูลขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในการช่วยให้นักสังคมศาสตร์เข้าใจและแก้ไขปัญหาเหล่านี้ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีศักยภาพในการเปิดเผยรูปแบบที่ไม่สามารถเข้าใจหรือสังเกตได้ง่ายนัก นำไปสู่กลยุทธ์และการตอบสนองที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

การเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลและสถิติทางสังคมจะช่วยให้คุณพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการก้าวหน้าในสาขานี้และขับเคลื่อนอาชีพของคุณไปข้างหน้าได้ การเรียนรู้ที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลจะทำให้คุณสามารถระบุและคาดการณ์แนวโน้มและเข้าใจพฤติกรรมทางสังคมได้แม่นยำยิ่งขึ้น หากคุณกำลังมองหางานใหม่ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้พื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้ง่ายขึ้น

การส่งมอบ - การเรียนรู้แบบออนไลน์ 100%

ระยะเวลา:

• ปริญญาโท - 27 เดือน, ภาคพิเศษ
• PGDip - 18 เดือน, พาร์ทไทม์

วันเริ่มเปิดสอนวิชาการ - 1 กันยายน 2568

กำหนดส่งใบสมัคร - 18 สิงหาคม 2568

ปริมาณงาน - ประมาณ 20 ชั่วโมงต่อสัปดาห์

การเรียนการสอน

นี่คือโปรแกรมออนไลน์ที่มีความยืดหยุ่นซึ่งออกแบบมาเพื่อให้สอดคล้องกับภาระหน้าที่ที่มีอยู่ของคุณ มีการเรียน 20 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ให้คุณเลือกเรียนเมื่อสะดวก เรามีเครื่องมือมากมายในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้เสมือนจริง (VLE) รวมถึงวิดีโอ สมุดงานแบบโต้ตอบ แบบทดสอบตนเอง บทช่วยสอนออนไลน์ และการประเมินออนไลน์

คุณจะได้เข้าร่วมกิจกรรมต่างๆ เช่น สัมมนากับผู้เชี่ยวชาญจากองค์กรชั้นนำ และเซสชันการมีส่วนร่วมกับเพื่อนร่วมหลักสูตร ในเซสชันเหล่านี้ คุณจะมีโอกาสทำงานร่วมกันและสร้างเครือข่ายของคุณ

นักวิชาการในหลักสูตรของเราเป็นผู้เชี่ยวชาญชั้นนำระดับโลกในด้านสังคมศาสตร์และการวิจัย โดยมีพื้นฐานทางวิชาชีพในการวิเคราะห์ข้อมูลในสาขาวิชาต่างๆ

บริการห้องสมุด

ในฐานะนักศึกษาของมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ คุณจะสามารถใช้บริการห้องสมุดอันครอบคลุมของเราได้ ซึ่งจะทำให้คุณสามารถเข้าถึงหนังสือ หนังสืออิเล็กทรอนิกส์ และวารสารเกี่ยวกับสถิติสังคม การวิเคราะห์และวิจัยข้อมูลเชิงปริมาณ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตั้งแต่ระดับเบื้องต้นไปจนถึงระดับสูง

คุณจะได้รับมอบหมายให้มีที่ปรึกษาด้านการสนับสนุนการศึกษาโดยเฉพาะ ซึ่งจะเป็นผู้ติดต่อหลักของคุณสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการศึกษา และเพื่อช่วยเหลือเกี่ยวกับ VLE

งานต้อนรับและการแนะนำจะจัดขึ้นหนึ่งสัปดาห์ก่อนวันเริ่มการเรียนการสอน ทีมรับสมัครของเราจะยืนยันวันแนะนำของคุณเมื่อใกล้ถึงเวลา

โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณทำการลงทะเบียนให้เสร็จสิ้นก่อนวันที่เลือก เพื่อเข้าถึงสื่อการเรียนรู้ทางออนไลน์และบริการห้องสมุด