2023年伦敦大学学院ucl有哪些数据科学硕士专业?入学要求高吗?需要背景吗?

　　身处在互联网时代，每天都会有大量的数据产生，如何将这些数据变成有用的信息为商业做决策，从而数据科学人才成为了互联网行业的香饽饽，为了顺应市场的需求，英国很多大学都开设了数据科学专业，其中伦敦大学学院的数据科学专业非常全面，那么，问题来了，2023年伦敦大学学院ucl有哪些数据科学硕士专业?入学要求高吗?需要背景吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：

　　MSc Data Science / 数据科学

　　Department: Statistical Science

　　专业介绍：

　　数据科学将计算和统计技能融合在一起，以解决由数据驱动的问题，这在金融，医学和管理等领域的需求日益增长。该硕士课程将为学生提供分析工具，以使用现代计算方法设计复杂的技术解决方案，并强调严格的统计思维。

　　课程介绍：

　　核心课程

　　o Introduction to Statistical Data Science

　　o Introduction to Machine Learning

　　o Statistical Design of Investigations

　　o Statistical Computing

　　选修课程

　　At least two from a choice of Statistical Science modules including:

　　o Applied Bayesian Methods

　　o Decision & Risk

　　o Forecasting

　　o Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics

　　o Selected Topics in Statistics

　　o Stochastic Methods in Finance I

　　o Stochastic Methods in Finance II

　　o Stochastic Systems

　　Up to two from a choice of Computer Science modules including:

　　o Affective Computing and Human-Robot Interaction

　　o Graphical Models

　　o Statistical Natural Language Processing

　　o Information Retrieval & Data Mining

　　申请要求：

　　· 2.1学位

　　· 雅思6.5，单项6.0

　　· 本课程面向拥有数量化学科(如数学、统计学、物理、化学、生物、计算机科学、工程或经济学)第一学位的学生

　　MSc Health Data Science / 健康数据科学

　　Department: Institute of Health Informatics

　　专业介绍：

　　该专业培养学生探讨应用于数据密集型医学研究中的计算与统计方法，分析如何改善医学研究以及创造商业机会。

　　课程介绍：

　　核心课程

　　o Basic Statistics for Medical Sciences

　　o Data Methods for Health Research

　　o Principles of Health Data Science

　　o Regression Modelling

　　o Scientific Software Development with Python for Health Research

　　选修课程

　　o Advanced Computational Biology

　　o Advanced Statistics for Records Research

　　o Essentials of Informatics for Healthcare Systems

　　o Information Retrieval and Data Mining

　　o Machine Learning in Healthcare and Biomedicine

　　o Public Health Data Science

　　申请要求：

　　· 2.1学位

　　· 雅思7.0，单项6.5

　　· 该专业为统计和编程提供了良好的基础，本科可以没有相关背景知识。 但是，申请人应确保通过他们的教育经历或个人陈述清楚地表明他们准备接受这种培训。申请者在本科学习中没有或很少有数字相关内容的不太可能被接受。

　　MSc Data Science and Machine Learning / 数据科学与机器学习

　　Department: Computer Science

　　专业介绍：

　　本数据科学专业将计算和统计技能以及机器学习结合起来，以解决数据驱动问题。这个迅速扩展的领域包括深度学习，大数据分析，并已应用于电子商务，搜索/信息检索，自然语言建模，金融，生物信息学以及人工智能的相关领域。

　　课程介绍：

　　核心课程：

　　o Applied Machine Learning

　　o Introduction to Statistical Data Science

　　o MSc Data Science and Machine Learning Project

　　选修课程：

　　Options (Group 1) (2选1)

　　o Introduction to Machine Learning

　　o Supervised Learning

　　Options (Group 2) (7门选2-3门)

　　o Complex Networks and Web

　　o Information Retrieval and Data Mining

　　o Introduction to Deep Learning

　　o Machine Vision

　　o Multi-agent Artificial Intelligence

　　o Reinforcement Learning

　　o Statistical Natural Language Processing

　　Electives (8门选2-3门)

　　o Affective Computing and Human-Robot Interaction

　　o Applied Bayesian Methods

　　o Bioinformatics

　　o Computational Modelling for Biomedical Imaging

　　o Decision and Risk

　　o Forecasting

　　o Graphical Models

　　o Statistical Design of Investigations

　　申请要求：

　　· 2.1学位

　　· 雅思7.0，单项6.5

　　· 数量化学科(如数学，计算机科学，工程，物理或统计学)学士学位

　　· 要求大学学习数学知识，包括线性代数，微积分，概率和统计;据所选的科目，学生需要完成包含编程元素的作业，高级编程语言(R/matlab/python)的经验会对申请有所帮助

　　MSc Data Science for Cultural Heritage / 文化遗产数据科学

　　Department: Bartlett School of Environment, Energy & Resources

　　专业介绍：

　　该专业通过令人兴奋的文化遗产视角研究数据科学， 在文化遗产的背景下为学生提供基于实践的培训，以创新的硕士课程拓宽数据科学的视野。该课程使学生具备从建筑和建造到媒体，遗产等多个领域的成功成为数据科学家的技能。

　　课程介绍：

　　核心课程：

　　o Introduction to Sustainable Heritage

　　o Introduction to Statistical Data Science

　　o Introduction to Heritage Science

　　o Heritage Data Mapping and Visualization

　　o Heritage Data Management

　　选修课程：

　　o Heritage Imaging

　　o Crowd Sourcing and Citizen Data for Cultural Heritage

　　o Machine Learning for heritage

　　o Environment Material Interactions

　　申请要求：

　　· 2.2学位

　　· 雅思6.5，单项6.0

　　· 拥有工程学，计算机科学，应用数学或科学的背景

　　· 具有适当的专业经验或社会科学或人文背景的候选人，如果具有明显的计算或数据分析能力，也可以申请。

　　MSc Energy Systems and Data Analytics / 能源系统与数据分析

　　Department: Bartlett School of Environment, Energy & Resources

　　专业介绍：

　　能源系统和数据分析理学硕士是英国首个此类课程，将能源系统研究与数据科学相结合。从数据分析角度提供了有关能源系统的学术领先和行业相关研究。在大数据和海量计算能力的推动下，先进的分析技术有可能改变能源系统的设计，操作和维护方式。学生将获得技巧和知识，以释放大型能源数据的变革潜力，重塑能源行业。

　　课程介绍：

　　核心课程

　　o Energy Data Analysis (15 credits)

　　o Energy Systems (15 credits)

　　o Spatial Analysis of Energy Data (15 credits)

　　o Statistics for Energy Analysis (15 credits)

　　o Energy Analytics in the Built Environment (15 credits)

　　o Energy and Transport Analytics (15 credits)

　　选修课程

　　o UK Energy and environment Policy and Law (15 credits)

　　o Energy, Technology and Innovation (15 credits)

　　o Systems Thinking and System Dynamics (15 credits)

　　o Econometrics of Energy Markets (15 credits)

　　申请要求：

　　· 2.1学位

　　· 雅思6.5，单项6.0

　　· 具有定量背景并且对能源感兴趣并且受数据科学的启发而解决可持续性问题的人

　　· 有能源背景并对数据科学感兴趣的人;希望扩展其数据技能和领域知识的职业早期和中期能源专业人员。

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