爱丁堡大学计算应用数学专业

Computational Applied Mathematics

专业排名

学制

1年

学费

29900.00英镑/年

雅思

6.5

主页排名

专业介绍

Computational Mathematics, in particular the physical applied areas and the theory and implementation of numerical methods and algorithms, have wide-ranging applications in both the public and private sectors.

More recently, in this era of ubiquitous and cheap computing power, there has been an explosion in the number of problems that require us to understand processes by modelling them, and to use data sets that are large. The subject of Computational Mathematics has become increasingly promin

移民相关

移民专业：否

就业前景

可从事的工作：毕业生就业的主要行业包括：软件工程数据科学银行和金融

如何申请

个人陈述：500字个人陈述让您有机会概述自己的学习经历和相关经验，以证明您是所申请课程的合适人选。您还应在个人陈述中概述您选择所学专业的动机。尽量回答以下问题您为什么对在爱丁堡学习感兴趣？您为什么选择这一特定课程？如果您是为了职业发展而学习，那么您的职业规划是什么？如果您有任何其他相关经历，例如有偿或志愿工作经历或其他未在其他地方说明的资格证书，请在个人陈述中提供这些信息，也可以将其添加到申请表的 "相关知识/培训技能 "栏中。如果您申请的课程不止一个，您应为每个申请撰写一份量身定制的个人陈述。这样，您就可以参考您申请的具体课程，并强调您的学术背景和技能如何使您适合这一特定课程。

推荐信：1

申请截止日期：3轮

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

numerate类专业如数学、工程学、计算机科学、物理或生物科学、经济学或商学。科目：足够的数学科目微积分（包括多变量微积分）、线性代数、概率论、统计学和统计理论。

语言要求：

雅思总分：6.5

雅思听力：6

雅思阅读：6

雅思口语：6

雅思写作：6

托福总分：92

托福听力：20

托福写作：20

托福口语：20

托福阅读：20

世界排名数据来源: QS世界排名

36

QS排名

专业课程

Compulsory couses 必修课 Numerical Linear Algebra：数值线性代数 Applied Dynamical Systems：应用动力系统 Python Programming：Python编程 Numerical Partial Differential Equations：数值偏微分方程 Research Skills for Computational Applied Mathematics：计算应用数学的研究技能 Dissertation (CAM)：论文 (CAM) Optional courses 选修课 Statistical Methodology：统计方法 Introductory Probability and ：介绍性概率和 Applied Stochastic Differential Equations：应用随机微分方程 Stochastic Modelling：随机建模 Fundamentals of Optimization：优化基础 Statistical Programming：统计规划 Bayesian Theory：贝叶斯理论 Industrial Mathematics：工业数学 Data Analytics with High Performance Computing：具有高性能计算的数据分析 Numerical Ordinary Differential Equations and Applications：数值常微分方程及其应用 Time Series：时间序列 Large Scale Optimization for Data Science：数据科学的大规模优化 Optimization Methods in Finance：金融中的优化方法 Bayesian Data Analysis：贝叶斯数据分析 Mathematics in Action A：行动中的数学A Machine Learning in Python：Python中的机器学习 Numerical Methods for Data：数据的数值方法 Uncertainty Quantification：不确定性量化 Nonlinear Optimization：非线性优化

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