Spatio-temporal Analytics and Big Data Mining MSc
空间与时间分析及大数据挖掘理学硕士硕士
该硕士课程旨在培训你从大规模真实世界数据集中发现有意义的模式,特别是涉及时间和空间(时空数据)的数据。你将通过理论学习与实践操作相结合的方式,学习机器学习、统计分析、R和Python编程、社交媒体与文本挖掘、并行计算以及系统设计等主题。
你将把所学技能应用于实际挑战中——例如预测地震、追踪气候变化或分析社交媒体趋势——同时研究大数据带来的伦理和社会影响。这种更广阔的视角有助于你开展惠及人类和地球的项目。
本课程不仅培养技术能力,还注重可迁移技能的发展,包括沟通能力、项目管理能力和批判性思维能力,使你能够胜任数据科学、金融、医疗、电信、城市规划等领域的工作,或继续深造研究。
该课程非常适合具有工程、计算机科学、数学、物理学、地球科学或相关领域背景的毕业生或专业人士,旨在进一步提升他们在大数据领域的专业能力。
申请要求
中国学生需持有教育部认可的学士学位,且均分达到以下要求:若本科院校经UCL审核,则均分不低于85%(部分专业如商业分析、金融等要求87%);若来自其他中国教育部认可高校,则均分不低于90%(上述部分专业要求92%-93%)。此外,申请者应具备相关学科背景(如工程、数学、计算机、环境科学、地理、地质、林业、海洋学或物理等),持有英国二等一以上荣誉学士学位或同等海外学历。具有相关专业经验者亦可考虑。医学、牙科、硕士或博士学位也可作为替代资格。
语言要求
第1级:总分6.5,各单项不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
Level 1:总分92,阅读和写作24/30,口语和听力20/30
一级:总分75,各项沟通技能得分不低于67
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
PTE | 75 | 67 | 67 | 67 | 67 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|
| 2026-09 | 2025-10-20 | 2026-03-27 0天 | 已截止 |
课程描述
该全日制课程总学分为180学分,由3门必修模块、5门选修模块以及一篇论文/报告组成。