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伦敦大学学院计算统计与机器学习专业

Computational Statistics and Machine Learning

专业排名

49

学制

1年

学费

37500.00英镑/年

雅思

7

主页 排名

专业介绍

The MSc Computational Statistics and Machine Learning at UCL teaches advanced analytical and computational skills for success in a data rich world. Designed to be both mathematically rigorous and relevant, the programme covers fundamental aspects of machine learning and statistics, with potential options in information retrieval, bioinformatics, quantitative finance, artificial intelligence, and machine vision.

移民相关

移民专业:否

就业前景

可从事的工作:掌握了将传统统计学和机器学习相结合的技能的毕业生在国内外很受欢迎。英国工业中大量部门,包括龙头企业、大型企业,已经在他们的商务活动过程中广泛应用计算统计学和机器学习技术。全球有大量企业成功地运用了该技术,许多位于英国。大量需要统计和机器学习专业的领域包括金融、银行、保险、零售业、电子商务、药物以及电脑安全。有的研究生已经去诸如剑桥大学、赫尔辛基大学、芝加哥大学深造,也有在本校继续深造的。伦敦大学学院计算统计和机器学习专业理学硕士学位也是一个统计学、机器学习或者相关领域博士学位的理想准备。 伦敦大学学院计算统计和机器学习专业硕士学位的顶级职业出路: 风险分析师,Wonga 研发工程师,谷歌 数据科学家,舆观 数据与算法分析师,Telemetry 数据分析师,哈珀·柯林斯出版集团

如何申请

个人陈述:why you want to study it at graduate level what do you consider to be the major challenges in this field today what particularly attracts you to this programme where you would like to go professionally with your degree why you want to study it at UCL how your personal, academic and professional background meets the demands of a challenging academic environment at UCL

推荐信:2

申请费:90

申请截止日期:44651

学生评价

伦敦大学学院计算机科学拥有一流的师资队伍,学院致力于将创新的技术与教学方法融入以下领域:网路与通讯、成像与虚拟环境、智能系统、生物信息。

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。
免费测试

入学要求

专业领域:highly计量类专业如计算机科学,数学,统计,电子工程,或其他physicals sciences。

先修科目:【数学特别是中高级统计学】+线性代数+multivariable微积分。

语言要求:

雅思总分:7

雅思听力:6.5

雅思阅读:6.5

雅思阅读:6.5

雅思口语:6.5

雅思写作:6.5

托福总分:100

托福听力:20

托福写作:24

托福口语:20

托福阅读:24

世界排名 数据来源: QS世界排名

49

QS排名

专业课程

Compulsory modules:必修模块 Supervised Learning: 监督学习 MSc Computational Statistics and Machine Learning Project: MSc计算统计和机器学习项目 Statistical Models and Data Analysis: 统计模型和数据分析 Optional modules: 可选模块 Graphical Models: 图形模型 Applied Machine Learning: 应用机器学习 Advanced Topics in Machine Learning: 机器学习中的高级主题 Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models: 概率模型中的近似推理和学习 Probabilistic and Unsupervised Learning: 概率和无监督学习 Statistical Natural Language Processing: 统计自然语言处理 Reinforcement Learning: 强化学习 Machine Vision: 机器视觉 Machine Learning Seminar: 机器学习研讨会 Bayesian Deep Learning: 贝叶斯深度学习 Statistical Learning Theory: 统计学习理论 Applied Deep Learning: 应用深度学习 Selected Topics in Statistics: 统计学精选主题

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