伦敦大学学院UCL计算机硕士专业好申请吗?这8大专业只需2:1学位!
如今，随着互联网的不断普及，人们的衣食住行已经离不开计算机，从而对计算机人才的需求量也不断扩大，英国作为老牌的工业强国，其计算机和信息技术领域一直处于世界领先地位，且很多院校都与知名的IT公司建立了紧密的合作关系，伦敦大学学院就是其中之一，那么，问题来了，伦敦大学学院UCL计算机硕士专业好申请吗?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
1.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。（*陈同学伦敦大学学院电子电气工程成功案例）
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。
2.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。
3.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。
4.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。
5.Data Science (International)数据科学(国际)
本学位是UCL和南澳大学之间的联合学位，毕业生将获得包含两个机构名称的单一证书。该项目是基于UCL和南澳大学分别提供的数据科学计划的组合而构建的，UCL注重理论，而UniSA则相对实用。
项目目的是培养具有分析技术技能的毕业生，以有效使用Python、Hadoop、R和SAS来分析大数据并提取有用的信息，以支持组织的管理和运营。教学内容涉及广泛的数据科学主题的课程，这会为学生提供有关实际挑战的数据分析技术方面的实践经验。由数据科学领域的顶尖研究人员授课，学生可以分析和可视化丰富的数据源，发现数据的趋势并生成有关数据驱动的见解。
目前，我们进入了大数据的革命性领域，数据科学家严重短缺。有关分析技能的需求跨越多个行业，如市场营销、医疗保健、IT、政府和金融等领域，这些行业的需求特别强烈。
具体的课程安排如下：
Year One：
必修课：
· Applied Machine Learning
· Data Analytics
· Introduction to Deep Learning
· Introduction to Machine Learning
选修课(选四)：
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
Year Two：
必修课：
· Statistical Programming for Data Science
· Unsupervised Methods in Analytics
选修课(选二)：
· Advanced Analytic Techniques 1
· Advanced Analytic Techniques 2
· Data Visualisation
· Research Methods
· Web Economics
项目为Full-time，时长两年。项目第一年在UCL，第二年在南澳大学。
录取方面，要求数学或计算机科学领域的2:1学士学位，学生适应使用Python等语言进行高级编程。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
6.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。
7.Disability, Design and Innovation残疾、设计与创新
残疾创新拥有巨大的全球潜力，而残疾、设计与创新是这一迅速发展领域中的全球首门专业。项目将在独特的多学科环境中对学生进行授课，向全球专家、实时研究项目和备受瞩目的全球合作学习。
该项目是全球残疾创新中心的旗舰计划。它由UCL领导并授予，在伦敦拉夫堡大学和伦敦艺术大学授课。
第一学期的课程将结合未来全球残疾人与发展技术的坚实基础，为学生提供核心的研究方法;在第二学期，学生将参加小组项目并选择选修课。学生还将增强建立营销和业务战略方面的能力，以确保产品、服务或计划能够为残疾人的生活带来可持续的积极影响。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Future Global Technologies for Disability and Development
· Research Methods and Making Skills
· Loughborough University: Design Thinking
· Loughborough University: Collaborative Unit
· London College of Fashion: Applied Business and Marketing Strategy for Disability Developments
选修课(选一)：
· nclusive Design and Environments
· Disability and Development
· Accessibility and Assistive Technologies
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求工程学、社会科学的2:1学士学位，或者具有五年的国际开发，设计或辅助技术开发经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
8.Financial Risk Management金融风险管理
该项目由行业内领先的专业人士共同设计，旨在满足当下对量化风险管理领域的高技能人才不断增长的需求。学生将习得风险分析方面的核心能力，并通过多种选择来根据自己的兴趣和需求定制计划。
课程将对学生进行编程和计算方面的高级教育，并让学生掌握数学、统计和计算建模等技能。他们将清楚地了解行业中的各种风险，以及与风险控制有关的管理和心理问题。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Financial Data and Statistics
· Financial Engineering
· Market Risk, Measures and Portfolio Theory
· Probability Theory and Stochastic Processes
· MSc Financial Risk Management Project
选修课(选四)：
· Algorithmic Trading
· Applied Computational Finance
· Financial Institutions and Markets
· Machine Learning with Applications in Finance
· Market Microstructure
· Networks and Systemic Risk
· Numerical Methods for Finance
· Operational Risk Measurement for Financial Institutions
· Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics
录取方面，要求相关学科的2:1学位，并且具有强大的定量组成部分，并在相关数学、统计学或计算选择方面表现出色(高于60%)。雅思总分不低于7.0，小分不低于6.5。
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