2023年伦敦大学学院UCL数据科学硕士专业申请条件高吗?需要背景吗?
身处在大数据时代的人们，凡是都靠数据说话，利用数据分析进行商业决策都已是大势所趋，数据科学是全世界增长最迅速的领域，可国内目前鲜少有大学开设此类专业，英国开设数据科学专业的院校也不在少数，伦敦大学学院也不例外，那么，问题来了，2023年伦敦大学学院UCL数据科学硕士专业申请条件高吗?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 Risk and Disaster Science：data science pathway / 风险与灾害科学:数据科学路径
院系： 风险与减灾研究所
学院介绍：风险与减灾研究所(Institute for Risk and Disaster Reduction)，以下简称IRDR。拥有12个院系以及至少70名学者，在风险和减灾领域从事世界一流的研究和实践，在引领研究和教学方面拥有独特的优势。
IRDR拥有新的学术人员，其中许多人是与UCL的主要部门共同任命的，其快速发展的跨学科博士研究中心，综合硕士课程教学，公共活动计划与民防组织具有极其紧密的联系。学院旨在最大程度地发挥UCL活动的影响和价值，并在全球范围内加强跨学科的合作。
专业介绍：科学在理解灾害风险方面非常重要，尤其在当下，私营部门、公共部门和第三部门在地方、国家和国际各级制定策略均以科学为基础。 风险与灾害科学硕士课程旨在满足从金融到人道主义响应等各部门对灾害科学培训专家的需求。 该专业方向涵盖统计计算和建模方面的更专业的知识。学生将能够分析定性和定量数据，并将结果传达给各领域各部门有需求的人士。
课程介绍：核心课程
· Emergency and Crisis Planning and Management
· Integrating Science into Risk and Disaster Reduction
· Risk Analysis for Disaster Science
· Data Analysis and Interpretation
· Practice and Appraisal of Research
选修课程
· Decision and Risk
申请要求：
· 2.2学位
· 雅思6.5，单项6.0
· 背景要求：该专业目标是培养在风险和灾害科学方面的创新、创造性和客观批判的研究人员、思想家、实践者和决策者。无特殊背景要求。
MSc Spatial Data Science and Visualisation / 空间数据科学与可视化
院系：巴特莱特学院(伦敦大学学院建筑环境学院)
学院介绍：巴特莱特学院(The Bartlett, UCL's Faculty of the Built Environment)作为英国最大、最先进的多学科研究型建筑学院，巴特莱特建筑学院的研究领域包括建筑学、规划学、建筑项目管理、城市发展规划、环境设计及其他空间研究领域。 巴特莱特学院距离 AA 建筑联盟非常近，伦敦城和城内诸多高等学府是 UCL 拥有的非常丰富的教学资源的一部分。它依托整体教学环境与大量优势产业资源赋予了学生更为卓越的创造力。
专业介绍：空间数据科学与可视化理学硕士课程主要教授用于空间系统的尖端数据分析、挖掘、建模和可视化技术。专业在所处领域拥有着非常强大的跨学科研究团队，学生可以有机会在学者，研究人员的支持下进行自己的项目研究。
课程介绍：该课程专注于分析，地图绘制和可视化;它将城市形式，功能和交流方面的最新研究汇集在一起。 随着网络技术的兴起，以及大量复杂的软件的出现，毕业生们需要对数据有更广泛的理解，而不仅仅局限于特定的软件工具。 该硕士专业课程反映了这种变化，它提供的教学技术和方法为那些对数据、空间、建筑和地理感兴趣的专业人员和决策者提供了所需的技能。
课程目标：社会和空间研究原则和技能培养对定性和定量研究方法论以及数据收集和分析方法有深刻的理解，以支持并推动独立的小组研究项目
课程设置
核心课程
· Data Science for Spatial Systems
· Geographic Information Systems and Science
· Quantitative Methods
· Agent-Based Modelling for Spatial Systems
· Group Mini Project: Digital Visualisation
· MSc Dissertation
选修课程
· Introduction to Programming for Spatial Analysts
申请要求：
· 2.2学位
· 雅思6.5，单项6.0
· 背景要求：该课程非常适合那些对创建可视化、地图、分析和模型来理解空间系统感兴趣的人。学生可以来自人文、社会和自然科学背景，包括地理、建筑、规划、软件开发、哲学和风景园林。课程有计算和技术方面的内容，但不要求入学的学生具备计算方面的资格;只要有热情和学习的欲望就可以。
MSc Health Data Analytics / 健康数据分析
院系：伦敦大学学院卫生信息研究所
学院介绍：
伦敦大学学院卫生信息研究所(The UCL Institute of Health Informatics)，健康数据在规模和复杂性上都在增长，英国拥有世界上最丰富的健康数据。伦敦大学学院卫生信息学研究所专门利用这些数据在国家和国际范围内更好地了解疾病。该研究所拥有独特的研究专业知识和杰出的人才，利用大规模数据和先进的分析技术进行具有高度影响力的研究。
专业优势：健康数据分析师在医疗保健组织，政府机构和商业组织(包括IT供应商，咨询组织和制药公司)中担任具有挑战性的角色。对熟练分析师的需求正在增长，拥有适当技能和培训的毕业生可以拥有更多的就业机会。
该专业是与NHS共同组建，旨在满足熟练分析人员所遇到的短缺问题，目的是提供独特的教育，这不仅使学生为分析的技术角色做准备，而且使学生能够有机会担任NHS组织的高级职位。NHS不仅需要更多的分析人员，还需要了解数据重要性以及在制定政策中发挥作用的经理和决策者。 该专业项目由一个独特的团队提供，包括数学家，计算机科学家和统计学家，他们在各种形式和目的的健康数据分析方面具有专业知识。该团队不仅在教学和研究方面具有丰富经验，而且在将数据分析应用于实际的健康保健问题都具有丰富的经验。
专业介绍：健康数据分析包括从健康数据中提取信息来制定国家政策、管理地方组织或为个人护理提供信息。在当下越来越多的数据可以通过电子方式获得，因此对可以准确筛选数据的人才需求量极大，该专业的目的就是培养这方面的专业人才。
课程介绍：核心课程：
· Health Analysis Principles
· Research Methods in Healthcare
· Statistical Methods for Health Data Analytics
选修课程：
· Advanced Statistical Analysis
· Economic Evaluation in Health Care
· Essentials of Informatics for Healthcare Systems
· Key Principles of Health Economics
· Learning Health Systems
· Machine Learning in Health Care (Blended Learning)
· Patient Safety and Clinical Risk
· Public Health Data Science
申请要求：
· 2.2学位
· 雅思7.0，单项6.5
· 背景要求：该专业对包含大量数学或统计组成部分的学科的毕业生开放。具有临床或生物科学学历的学生，如果他们能够证明他们有足够的数学训练，就可以被接受。
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。
综上所述，以上讲的就是关于2023UCL数据科学硕士申请条件的相关问题介绍，希望能给各位赴英留学的学子们指点迷津。近年来，赴英留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴英留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!
