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MSc Computational Statistics and Machine Learning
理科
數(shù)據(jù)科學(xué)
工程科學(xué)學(xué)院
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專業(yè)方向
數(shù)據(jù)科學(xué)
入學(xué)時間
9月
項目時長
1年
項目學(xué)費
39800英鎊/年
項目官網(wǎng)
https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/computational-statistics-and-machine-learning-msc
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培養(yǎng)目標(biāo)
<p><br /> 倫敦大學(xué)學(xué)院計算統(tǒng)計學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項目旨在培養(yǎng)學(xué)生掌握在富數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得成功所需的高級分析和計算技能。倫敦大學(xué)學(xué)院計算統(tǒng)計學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項目涵蓋嚴(yán)謹(jǐn)相關(guān)的數(shù)學(xué)內(nèi)容,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計的基本方面,提供信息檢索、生物信息學(xué)、定量金融學(xué)、人工智能及機(jī)器視覺方面的選修課程。<br /> </p><p>倫敦大學(xué)學(xué)院計算統(tǒng)計學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士項目旨在培養(yǎng)學(xué)生理解機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計領(lǐng)域的基本原理并獲取雇主需要的相關(guān)經(jīng)驗。學(xué)生將有機(jī)會通過處理與產(chǎn)業(yè)需求或尖端研究相關(guān)的問題來提升技能。<br /> </p><br />
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申請要求
具有2:1英國學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷,需要高度定量學(xué)科背景,如計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、電氣工程或物理科學(xué)。此外,申請者必須熟悉本科水平的數(shù)學(xué),特別是中級本科水平的統(tǒng)計學(xué),并精通線性代數(shù)和多變量微積分。相關(guān)工作經(jīng)驗也可能被考慮
GPA要求
重新選擇本科院校
該學(xué)校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分?jǐn)?shù)要求,倫敦大學(xué)學(xué)院會根據(jù)“985院校”、“211院校”、“雙一流院校”等設(shè)置院校名單,對內(nèi)地院校劃分等級,以此來設(shè)置不同的申請要求。
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國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進(jìn)行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應(yīng)的申請有延遲或者無法拿到offer的風(fēng)險。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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<p>UCL這個課程項目教授涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)及統(tǒng)計學(xué)的知識,學(xué)到的技能可以應(yīng)用于各個不同領(lǐng)域包括信息檢索、生物信息學(xué)、量化金融、人工智能和機(jī)器視覺等。</p> <p><b>就業(yè)服務(wù)</b>:目前畢業(yè)生多受雇于大型科技和金融公司,也有部分學(xué)生選擇繼續(xù)深造PHD。</p> <p><b>招生特點</b>:申請要求學(xué)生本科修課高度量化,國內(nèi)學(xué)生最低GPA85%+,看重統(tǒng)計線代多元微分基礎(chǔ),工作經(jīng)歷會有所加分。根據(jù)官方數(shù)據(jù)統(tǒng)計,2021年申請總?cè)藬?shù)607人錄取38人,其中中國申請學(xué)生占到了330人錄取了19人,中國學(xué)生錄取率6%。2022年更是申請總?cè)藬?shù)264,只發(fā)了6個offer。競爭還是比較激烈的,這個數(shù)字相信逐年隨著申請者的增加還會有所下降。打算申請的同學(xué)一定要在本科階段保持較高的GPA以及定向選修一些量化課程。</p>
課程設(shè)置
监督式学习
Supervised Learning
统计建模和数据分析
Statistical Models and Data Analysis
图形化模型
Graphical Models
概率和无监督学习
Probabilistic and Unsupervised Learning
机器学习前沿议题
Advanced Topics in Machine Learning
应用机器学习
Applied Machine Learning
概率模型近似推理和学习
Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
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