在南安普顿大学攻读灵活的计算机科学硕士课程，通过从人工智能、网络安全、数据科学、软件工程和网络科学等顶尖领域中选择模块，量身定制您的学位。本课程帮助您在关键计算机科学领域构建高级技能，为成为软件开发人员、顾问、项目经理或技术专家的职业生涯做好准备。
计算机科学旨在理解计算机的工作原理，并设计推动当今互联世界运行的软件系统。在过去十年中，南安普顿大学在该领域引领了多项重大进展。我们与艾伦·图灵研究所合作，并协助创立了欧洲数据科学学院，确保我们的教学内容反映现实世界的创新成果。
我们的专家研究人员根据最新研究成果设计课程内容，您将在现代化实验室中学习前沿知识，并可使用专业的工具和工作站。课程定期进行评审以保证高质量，所有更新均旨在提升您的学习体验并符合既定标准。本课程受英格兰学生事务办公室监管。
本课程负责人是Hikmat Farhat博士。
国家/地区
英国
学校
南安普顿大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
计算机科学与信息系统（偏理科）
学制
1年
学费
35,000英镑/年
申请要求
申请者需持有计算机科学、计算机工程、软件工程、媒体技术、电子商务或信息技术等相关专业的学士学位，且总体成绩达到英国2:1水平。此外，还需在以下课程中取得良好2:1（65%）以上的成绩：两门编程课程（含面向对象编程）、一门高等数学课程、以及一门数据结构和/或算法课程。
针对中国学生，该课程仅接受毕业于Tier A、B或C类院校的申请人。具体均分要求根据毕业院校所属层级而定：Tier A需至少70%，Tier B为75%，Tier C为80%。若所在院校未列于名单，则按Tier D处理（要求88%），但此类情况通常不予考虑。
针对中国学生，该课程仅接受毕业于Tier A、B或C类院校的申请人。具体均分要求根据毕业院校所属层级而定：Tier A需至少70%，Tier B为75%，Tier C为80%。若所在院校未列于名单，则按Tier D处理（要求88%），但此类情况通常不予考虑。
语言要求
总分：6.5，阅读：6.0，写作：6.0，口语：6.0，听力：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 |
总分：92，阅读：22，写作：21，口语：23，听力：21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 92 | 22 | 21 | 23 | 21 |
总分：67，阅读：64，写作：64，口语：64，听力：64
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 67 | 64 | 64 | 64 | 64 |
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 | - | 2026-08-19  29天 | - |
课程描述
该课程为计算机科学相关硕士项目第一学年模块设置。学生必须修读以下三门必修模块：
- MSc项目与论文（ECSP6003）：在导师指导下开展专题研究，提交项目计划并完成研究论文。
- 研究方法与项目准备（ECSP6002）：为研究项目提供方法论基础，涵盖研究设计与执行所需技能。
- 计算机科学专题（COMP6233）：覆盖计算理论、算法等核心主题，符合ACM/IEEE等标准课程框架。
此外，学生须从以下选修模块中选择若干门，包括但不限于：高级数据库、高级编程语言概念、算法博弈论、贝叶斯与强化学习、生物识别、密码学、数据经济、数据挖掘、数据可视化、深度学习、可微分编程、数字取证、复杂性演化、人工智能基础、网络安全基础、数据科学基础、机器学习基础与技术、图像处理、智能体、知识图谱、移动应用开发、自然语言处理、网络与Web安全、机器学习优化、计算机仿真建模、社交媒体与网络科学、关键系统软件建模、软件项目管理与安全开发、软件安全、Web与云应用开发。
课程内容涵盖人工智能、数据科学、网络安全、软件工程等多个前沿方向，强调理论与实践结合，支持学生根据兴趣和发展方向进行个性化选择。
- MSc项目与论文（ECSP6003）：在导师指导下开展专题研究，提交项目计划并完成研究论文。
- 研究方法与项目准备（ECSP6002）：为研究项目提供方法论基础，涵盖研究设计与执行所需技能。
- 计算机科学专题（COMP6233）：覆盖计算理论、算法等核心主题，符合ACM/IEEE等标准课程框架。
此外，学生须从以下选修模块中选择若干门，包括但不限于：高级数据库、高级编程语言概念、算法博弈论、贝叶斯与强化学习、生物识别、密码学、数据经济、数据挖掘、数据可视化、深度学习、可微分编程、数字取证、复杂性演化、人工智能基础、网络安全基础、数据科学基础、机器学习基础与技术、图像处理、智能体、知识图谱、移动应用开发、自然语言处理、网络与Web安全、机器学习优化、计算机仿真建模、社交媒体与网络科学、关键系统软件建模、软件项目管理与安全开发、软件安全、Web与云应用开发。
课程内容涵盖人工智能、数据科学、网络安全、软件工程等多个前沿方向，强调理论与实践结合，支持学生根据兴趣和发展方向进行个性化选择。
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