工科生可以转伦敦大学学院读计算机硕士专业吗?这些专业等你来选!
近几年，随着互联网技术的普及，人们的衣食住行都离不开网络，各行各业对计算机人才的需求量也达到了巅峰，英国作为老牌的教育强国，在计算机和信息技术领域一直处于世界领先水平，几乎每所大学都开设了计算机专业，其中伦敦大学学院是计算机研究领域内的全球领导者，因此，每年都会有一大批的学子前往伦敦大学学院攻读计算机专业，其中不乏有很多工科生想转专业申请，那么，问题来了，工科生可以转伦敦大学学院读计算机硕士专业吗?当然可以，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
Computer Science计算机科学
该项目在计算机科学理论与实用软件工程技能(包括针对工业或研究客户的团队合作)之间取得了平衡。学生通过计算机科学知识来补充第一学位课程，从而获得跨学科的工业职位和博士学位研究。学生被期望通过额外的研究和个人工作来补充他们的学习知识。
在教学过程中，学生将学习计算机体系结构、数据库、数据结构和算法中的模块，以此来学习计算机工作原理的基本方面，学生还将获得人机交互、应用程序设计和软件工程等领域的实践知识，以及开发现代语言的编程技能。
UCL计算机科学专业的毕业生声誉良好，行业联系紧密，他们在国际上受到特别重视。毕业生在各种组织中确保职业发展，如：全球IT咨询公司，城市银行的IT分析员，或制造业的IT专家。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Algorithmics
· Architecture and Hardware
· Database and Information Management Systems
· Design
· Introductory Programming
选修课(选一至三)：
· Entrepreneurship: Theory and Practice
· Functional Programming
· Interaction Design
· Machine Learning for Domain Specialists
· Software Engineering
可选课(最多选二)：
· Affective Interaction
· Artificial Intelligence and Neural Computing
· Computational Photography and Capture
· Language Based Security
· Project Management for Engineers
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求非计算机科学或信息技术背景，2:1学士学位，要求有适当的数学技能(至少达到数学A级)和分析能力，申请人必须具有良好的计算思维能力。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computer Graphics, Vision & Imaging计算机绘图、视觉与成像
图形、视觉和成像领域之间的关系越来越紧密。UCL的该项目十分独特，它可以为学生提供来自世界一流专家的计算机图形学、几何处理、虚拟现实、机器视觉和成像技术方面的培训，使学生能够在其中一个领域专注的同时，在其他领域中也同样有所建树。
通过学习，学生可以了解计算机图形学和计算机视觉中新技术的开发和应用，以及它们所基于的基本数学原理。同时，也会了解可用的算法和方法范围，并针对新问题设计、开发和评估各种算法、新兴技术和应用。
课程为学生提供了最新技术，以支持计算机科学和工程领域的大量研发机会，例如多媒体应用、医学、建筑、电影动画和计算机游戏。市场研究表明，这些领域的领先公司需要此程序提供的深厚技术知识。就以往的就业情况而言，毕业生已经在迪士尼、索尼和西门子等全球公司找到了工作，也有许多人选择继续攻读博士。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Computer Graphics
· Image Processing
· Mathematical Methods, Algorithmics and Implementations
· Research Methods and Reading
选修课A(选一至二)：
· Machine Vision
· Virtual Environments
选修课B(选二至三)：
· Acquisition and Processing of 3D Geometry
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Computational Photography and Capture
· Information Processing in Medical Imaging
· Introduction to Deep Learning
· Introduction to Machine Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Sensing, Manipulation and Interaction
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求相关学科的2:1学士学位，如计算机科学、数学、电气工程或物理科学，申请人应具备适当的数学和计算机编程技能，也可以考虑相关的工作经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computational Statistics and Machine Learning计算统计与机器学习
该项目主要教授高级分析和计算技能。项目在数学意味上严格且相关，旨在涵盖机器学习和统计的基本方面，并在信息检索、生物信息学、量化金融、人工智能和机器视觉方面提供潜在选择。
在课程学习过程中，学生可以习得机器学习和统计领域所需的基本原理和实践经验，毕业后将有机会解决与工业需求或前沿研究有关的问题，以此来发展自己的技能。
目前，该领域严重缺少人才，国内和世界对于掌握相关技能的毕业生都有强烈的需求。各行各业都特别需要统计和机器学习方面的人才，包括：金融，银行，保险，零售，电子商务，制药和计算机安全等。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Statistical Models and Data Analysis
· Supervised Learning
· MSc Computational Statistics and Machine Learning Project
选修课(选三至五)：
· Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning
· Advanced Topics in Machine Learning
· Applied Machine Learning
· Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Probabilistic and Unsupervised Learning
· Selected Topics in Statistics
· Statistical Natural Language Processing
*注：学生必须在 Graphical Models 或 Probabilistic and Unsupervised Learning 中选修一门。
可选课：
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Financial Engineering
· Numerical Optimisation
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Computing
· Statistical Design of Investigations
· Statistical Inference
· Stochastic Methods in Finance
· Stochastic Methods in Finance II
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求2:1学士学位，且必须具有高度定量的主题，例如计算机科学、统计学、数学、电气工程或物理科学，也可以考虑相关的工作经验。学生必须熟悉本科水平的数学;尤其重要的是，候选人必须具有中级本科水平的统计学知识;候选人还应该精通线性代数和多元演算。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computational Finance计算金融
该项目相对较新，设立时间不长，不过申请热度大家都明白的。
学生将学习有关金融方面的计算方法，这是“量化”团队中金融行业成功事业的前提。Quants(开发分析师)设计和实现复杂的模型，并受到银行、基金经理、保险公司、对冲基金、金融软件和数据提供商的欢迎。
课程包括有关量化和建模技能的内容，它们对于量化在交易研究、监管和风险中的作用至关重要。该项目的独特之处在于：它提供了扎实的数学和统计基础，以及高级编程方面的知识。
毕业生通常在瑞士信贷、摩根大通、摩根士丹利和德意志银行等金融机构工作，担任金融分析师、应用程序开发人员、量化开发人员和业务经理。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Data Analytics
· Financial Engineering
· Financial Market Modelling and Analysis
· Numerical Methods for Finance
· MSc Computational Finance Project
选修课(选四)：
· Algorithmic Trading
· Applied Computational Finance
· Financial Institutions and Markets
· Machine Learning with Applications in Finance
· Market Microstructure
· Market Risk Measures and Portfolio Theory
· Networks and Systemic Risk
· Numerical Optimisation
· Operational Risk Measurement for Financial Institutions
· Probability Theory and Stochastic Processes
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求科学、数学、统计学、物理学、工程学或类似定量学科的2:1学士学位;编程是优势，但并非强制;考虑相关工作经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Data Science and Machine Learning数据科学与机器学习
数据科学将计算统计技能和机器学习结合在一起，以解决数据驱动的问题。这个迅速扩展的领域包括深度学习、大规模数据分析，并已经在电子商务、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相关领域中得到应用。
项目包括核心机器学习方法和统计科学入门，以及涵盖计算和统计建模的、更加专业高级的课程。
统计和计算分析工具的重要性越来越高，数据科学专业人员的需求也在疯狂增长。该项目的毕业生主要在技术和金融公司担任职务，包括：Google Deepmind、微软研究院、德意志银行、IBM公司、摩根士丹利等。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Applied Machine Learning
· Introduction to Machine Learning
· Introduction to Statistical Data Science
选修课(选二至三)：
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
可选课(选二至三)：
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Decision and Risk
· Forecasting
· Graphical Models
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Design of Investigations
· Supervised Learning
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求定量学科(例如数学，计算机科学，工程学，物理学或统计学)的2:1学士学位;需要具备数学方法的知识，包括线性代数、微积分、概率和统计。根据所选择的课程，学生进行包含编程元素的作业，使用高级编程语言(R / matlab / python)的先前经验非常有用，还将考虑相关的专业经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Information Security信息安全
本项目旨在教授学生了解信息安全，并传达实用的工程技能。训练有素的信息安全专业人员的拥有优秀的前景，并且目前该领域缺少训练有素的人员。
学生将学习有关信息安全的高级知识，并从安全、环境、社会和经济方面了解信息安全的运行环境。通过教学，学生可以获得广泛的知识、实践经验和可转移技能，使他们能够在IT领域灵活发展职业生涯。
本专业毕业生在众多组织中确保职业发展，例如：全球IT咨询公司，城市银行的IT分析员或制造业中的IT专家。部分学生会进入学术界，大多数学生会从事软件和咨询行业的工作，通常担任与安全相关的角色，如安全标准合规、安全软件设计或安全咨询。学生有机会与BT和McAfee等公司进行基于工业的项目。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Computer Security I
· Computer Security II
· Introduction to Cryptography
· Research in Information Security
选修课(选四)：
· People and Security
· Applied Cryptography and Cryptanalysis
· Information Security Management
· Malware
· Privacy Enhancing Technologies
· Philosophy, Politics and Economics of Security and Privacy
· Distributed Systems and Security
· Cybercrime
· Computer Security I
· Computer Security II
· Introduction to Cryptography
· Research in Information Security
申请方面，要求计算机科学、电气工程或数学的2:1学士学位，可以考虑相关工作经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Machine Learning机器学习
UCL的机器学习是一个独特的计划，在授课的同时提供了绝佳的学习环境。它将机器学习的计算、数学和业务观点开展教学，将这些知识介绍给那些希望在该领域提升专业知识和技能组合的人。
学生将了解这一领域新技术的开发和应用的基本原理，并有能力分析可用算法和方法范围，同时设计、开发和评估适用于新技术的算法、方法问题和应用。
项目毕业生拥有出色的就业记录，如：英国工业的许多部门，包括领先的大公司，已经在其业务活动过程中广泛使用智能系统技术、并且在英国取得成功的技术开发商和供应商;学生还受益于UCL计算机科学校友网络中强大的公司和学术联系。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Supervised Learning
选修课(选五至六)：
· Advanced Topics in Machine Learning
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Machine Learning
· Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
· Bioinformatics
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Machine Vision
· Probabilistic and Unsupervised Learning
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
*注：学生必须在 Graphical Models 或 Probabilistic and Unsupervised Learning 中选修一门。
可选课(至多选二)：
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Financial Engineering
· Inverse Problems in Imaging
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Numerical Optimisation
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
申请方面，要求计算机科学、数学、电气工程或物理科学等高度定量的科目背景的2:1学士学位，学生必须熟悉线性代数和微积分等领域的大学数学。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Robotics and Computation机器人学与计算
机器人技术涉及到了许多技术，这些技术在不同的工业领域中都有应用，并且涵盖制造，安全，采矿，设计，运输，勘探和医疗保健等许许多多的领域。项目毕业生将凭借其在机器人技术方面的知识、基础计算和分析知识，在国际市场上拥有多种就业机会。
UCL在科学研究方面、产业合作和跨行业活动方面都具有优势，这使其成为推动英国IT机器人技术和自动化教育的理想之地。
该项目的教学内容主要涉及：用于机器人技术和自治系统的机器人和计算工具，以及它们的主要计算组成部分：动力学链，传感和感知，控制系统，地图绘制和导航。除此之外，项目有丰富的选修课，例如机器学习，人机界面和计算机视觉等，可以帮助学生更紧密地掌握与机器人技术相关的领域，而项目论文则允许学生深入关注特定的研究主题。
具体课程安排如下：
必修课：
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Control Theory and Systems
· Robotic Sensing, Manipulation and Interaction
· Robotic Systems Engineering
· MSc Robotics and Computation Dissertation
选修课(选一至四)：
· Acquisition and Processing of 3D Geometry
· Image Processing
· Inverse Problems in Imaging
· Mathematical Methods, Algorithmics and Implementations
· Numerical Optimisation
· Sensors and Location
可选课(至多选三)：
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Machine Learning
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Graphical Models
· Introduction to Machine Learning
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intelligence
· Supervised Learning
录取方面要求2:1学士学位，或持有例如计算机科学，数学，电气或电子工程或物理科学等同等水平的海外证书，还应具有使用C / C ++，Java，Python或Matlab等编程语言的经验，有相关行业经验也可以考虑。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
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