梅努斯大学可转专业申请的一年制研究生课程

　　梅努斯大学做为爱尔兰四所沿用国立教育体制的大学之一(其它三所为都柏林大学，科克大学，高威大学)， 一直致力于课程的开发和重组。以就业为导向，希望最大程度的把学习和实践结合起来，而不仅仅是研究和学习。下面兆龙留学-爱尔兰留学签证网为大家介绍一下梅努斯大学可跨专业申请的一年制研究生课程。

　　●商业管理 MSc in Business Management (要求本科非商科及管理)

　　●市场营销 MSc Marketing

　　●IT - 能动创新 MSc Enable Innovation

　　●数据科学与分析 MSc Data Science AND Analytics (本科涵盖部分数学学科即可申请)

　　●法律--- LLM (International Justice)

　　●MA in ComparativeCriminology and Criminal Justice

　　相关专业可申请例如政治学，社科学，国际关系均可申请

　　●策略及创新 MSc in Strategy & Innovation (面试)

　　●设计创新(面试)

　　●教育学

　　梅努斯大学研究生课程介绍及入学要求

　　商业管理 理科硕士 课程代码：MH52D 学制：一年

　　本课程为无商科相关背景的学生设置。所以要求学生本科非商科或者管理类。

　　市场营销 理科硕士课程代码：MH52D 学制：一年

　　市场营销理科硕士面向对个人和组织(包括政府)如何在商品和服务市场中互动感兴趣的非商科毕业生招生。市场营销不仅对客户和企业，而且对社会的价值创造起着关键作用。营销不仅仅是一种功能。它是一组以客户为中心的全企业范围的流程、系统和活动，将企业和客户连接到一个动态的全球市场中。有效的市场营销需要对整个企业以及管理价值创造和获取过程的理解。最近的市场报告表明，消费者变得越来越挑剔，而且对产品和服务的信息也越来越多。企业要想在这个日益国际化和竞争激烈的市场中竞争，就必须拥有强大的营销职能。

　　信息科技驱动创新理科硕士 课程代码：MH84D 学制：一年

　　本课程为无相关专业背景的学生设计，适合没有信息技术、商务或管理课题的相关背景，但是却想学习和快速培养建立相关技能，获得硕士学位的学生。

　　战略与创新 理科硕士 课程代码：MH54D 学制：一年

　　非商科专业的申请者，如有拥有至少五年的相关工作经历，其中包括管理岗位的申请者将被列入考虑范围内; 无学士学位的申请者，如拥有至少10年工作经历，其中3年涉及管理岗位的申请者将被列入考虑范围。

　　以上四科全部隶属于商科，录取要求: 本科四年均分70分以上，雅思6.5分(读写不低于6.0;雅思6.0需加配10周语言课程，完成语言课程后无需再考雅思)

　　设计创新 理科硕士 课程代码：MH50K 学制：一年

　　本课程多次入选爱尔兰学生最受学生欢迎的新型科目之一;录取竞争比较大，建议提交申请时有语言成绩。

　　入学要求：平均分75分及以上(所有学生通过初审后需面试)雅思6.5分(读写不低于6.0)

　　数据科学与分析 MSc Data Science ANDAnalytics 课程代码 MHR64 学制：一年

　　这是一门为期12个月的研究生课程，旨在为学生准备快速扩张的数据科学和分析就业市场。学生将获得收集、处理分析和可视化数据的知识和技能，以便提取有用信息、探索模式和评估模型。本课程是数学与统计系、计算机科学系和国家地理计算中心之间的联合学科。

　　入学要求：本科涵盖部分数学学科即可申请，均分要求75，雅思要求6.5，无小分要求(If you need any additional guidance, pleasecontact the programme director (DataSciencePGrad@mu.ie). 下面是学习科目：

　　梅努斯大学一年可跨专业申请的研究生课程

Modules		Semester	Credits
CS620C	Structured Programming	1	10
CS621C	Spatial Databases	1	10
ST661	R for data analytics	1	5
ST683	Linear models 1	1	5
ST685	Linear models 2	1	5
NCG608	Introduction to Geographical Information  Science	1	10
NCG612	Case studies in data science and  analytics	2	5
NCG613	Data analytics project	2	5
NIR605	Critical data studies	2	5
ST684	Statistical machine learning	2	5
ST686	Advanced statistical modelling	2	5
ST662	Topics in data analytics	2	5
CS615C	Internet solutions engineering	2	10
ST606 NCG606 CS648	Masters Project & Dissertation	Summer	30

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