英國大學(xué)針對2021年研究生設(shè)置了許多非常具備含金量的項目,類似于【數(shù)據(jù)科學(xué)】、【人工智能】、【金融科技】這類的專業(yè),最近是越來越多的活躍在英國各高校的招生網(wǎng)站上,而從這些新開的課程可以發(fā)現(xiàn),大數(shù)據(jù)變得越來越火爆了!
一般來說,新開的專業(yè)第一年都是試運營狀態(tài),也是公認的比較容易申請的,因為沒有往期的申請數(shù)據(jù)作為參考,基本只要達到學(xué)校要求就可以申請,而錄不錄全看學(xué)校心情。
具體英國新增了哪些大數(shù)據(jù)新專業(yè),點擊下面標題即可進入了解。
1.IC帝國理工大學(xué)新增【數(shù)據(jù)科學(xué)】類專業(yè)!
2.UCL倫敦大學(xué)學(xué)院新增【人工智能】類專業(yè)!
3.UCL倫敦大學(xué)學(xué)院新增【金融科技】類專業(yè)!
4.曼徹斯特大學(xué)新增【數(shù)據(jù)科學(xué)】專業(yè)!
5.杜倫大學(xué)新增【數(shù)據(jù)科學(xué)】專業(yè)!
6.布里斯托大學(xué)新增【商業(yè)分析】專業(yè)!
7.布里斯托大學(xué)新增【金融科技與數(shù)據(jù)科學(xué)】專業(yè)!
8.布里斯托大學(xué)新增【管理碩士(數(shù)字化和大數(shù)據(jù))】專業(yè)!
9.格拉斯哥大學(xué)新增【數(shù)據(jù)分析】類專業(yè)!
IC-環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)碩士
IC帝國理工新開的這個“環(huán)境數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)碩士”,專業(yè)的整體申請要求并不高,官網(wǎng)要求GPA85左右就夠了,雅思6.5(6);托福92(20),不需要GRE/GMAT。
如果有數(shù)學(xué)或物理、環(huán)境科學(xué)或工程應(yīng)用、計算機科學(xué)背景就更好申請了,當然了,如果不具備專業(yè)背景也沒關(guān)系,該項目很貼心的為無背景的學(xué)生提供了一個前期課程,專門補充專業(yè)相關(guān)的基礎(chǔ)知識,一年學(xué)費只要34750英鎊。
對于渴望讀量化課程但是申請條件又達不到IC計算機專業(yè)的學(xué)生來說,這個新專業(yè)是個非常好的選擇。
UCL-醫(yī)學(xué)機器人與人工智能碩士
今年由于爆發(fā)疫情,一些醫(yī)學(xué)相關(guān)的專業(yè)算是能派上用場了,而UCL也順應(yīng)需求,開設(shè)了一個叫“醫(yī)學(xué)機器人與人工智能碩士”的新項目。該項目有點類似ML和AI的結(jié)合,只不過研究領(lǐng)域是在醫(yī)學(xué)方向,比如說如何捕捉外科數(shù)據(jù)之類的,也算是將醫(yī)學(xué)與人工智能相結(jié)合,培養(yǎng)新人才。
官網(wǎng)要求雅思7(6.5);托福100(讀寫24,聽說20),不需要GMAT/GRE就可以申請,但是最好是有計算機相關(guān)的學(xué)位或者有編程、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計等背景,不適合跨專業(yè)申請。
UCL-金融科技與風(fēng)投和私募碩士
近幾年,F(xiàn)intech這個概念非常火爆,金融科技逐漸風(fēng)靡全球,UCL 也不聲不響開設(shè)了一個叫“金融科技與風(fēng)投和私募碩士”的新專業(yè),目前已經(jīng)開設(shè)Fintech類課程的學(xué)校只有愛丁堡、IC、伯明翰(伯明翰也是21Fall新開的),UCL低調(diào)開設(shè)這個專業(yè),應(yīng)該是想在Fintech領(lǐng)域占有一席之地,很看好后期發(fā)展前景。
官網(wǎng)要求申請者要有工科,計算機,數(shù)學(xué),經(jīng)濟,金融等相關(guān)背景,雅思7(6.5);托福95(小分22),不需要提交GMAT/GRE。相對于UCL其他的BA之類的專業(yè)來說,申請難度應(yīng)該小不少,第一年招生,感興趣的同學(xué)可以沖刺一下。
布里斯托大學(xué)-新增11個新專業(yè)
因為專業(yè)太多,這里不一個個詳細分析說,感興趣的同學(xué)可以在留言區(qū)提出來。
杜倫大學(xué)-DS碩士
五六年前Data Science還是個小眾專業(yè),申請者很多是主申Management Information Systems、Computer Science、Statistics順便申請一下Data Science,覺得是個比較水的新專業(yè)。近幾年,Data Science已經(jīng)成為競爭最激烈的專業(yè)之一,主要是學(xué)校選擇少,申請人數(shù)多。
今年杜倫開設(shè)的DS不限專業(yè)背景,對數(shù)學(xué)能力基本無要求,哪怕是文科背景學(xué)生也可以申請,可以說是專門給轉(zhuǎn)專業(yè)學(xué)生開設(shè)的。
當然了,這個DS專業(yè)和傳統(tǒng)的DS不同,開設(shè)的課程都是以理論性質(zhì)為主,官網(wǎng)列出的核心課程主要以計算機科學(xué)導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計學(xué)導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)導(dǎo)論等,培養(yǎng)學(xué)生對當前數(shù)據(jù)科學(xué)問題的批判性認識,理論大于實踐。介意的學(xué)生慎選。
曼徹斯特大學(xué)-DS專業(yè)
曼大今年把自己的Data Science拓展了一下,總共開設(shè)6個方向:
Data Science (Applied Urban Analytics)
Data Science (Business and Management)
Data Science (Computer Science Data Informatics)
Data Science (Environmental Analytics)
Data Science (Mathematics)
Data Science (Social Analytics)
這其中備受關(guān)注的是Data Science (Business and Management) 和Data Science (Social Analytics) 這兩個方向,因為Data Science (Business and Management) 相當于是一個放寬了List的BA專業(yè),而Data Science (Social Analytics)則是為社科類專業(yè)的學(xué)生提供了轉(zhuǎn)專業(yè)的機會。感興趣的同學(xué),歡迎來撩。
伯明翰大學(xué)-DS專業(yè)
伯明翰的這個DS專業(yè)全稱是MSc Responsible Data Science,不同于傳統(tǒng)意義上的DS專業(yè),伯明翰這個專業(yè)是培養(yǎng)法律工作者對數(shù)據(jù)科學(xué)的理解,需要申請者有一定的法律背景,同時也要有一定的數(shù)學(xué)能力。如果你是純工科背景,不一定能申請上。
這個項目比較有特色的一點是:會給學(xué)生提供帶薪實習(xí)的機會。合作的國際律師事務(wù)所有:Allen & Overy, Baker McKenzie, Eversheds Sutherlands, Fieldfisher, Kemp Little and Lewis Silkin.如果有法律背景,也有一定數(shù)學(xué)能力,申請這個背景對以后的就業(yè)會很有幫助。
伯明翰大學(xué)-金融科技專業(yè)
伯明翰這金融科技的課程雖然是新開的,但它不太好申。這個專業(yè)對學(xué)生的要求比較高。課程是和計算機學(xué)院合作開設(shè)的,需要學(xué)生有一定計算機,或數(shù)學(xué),工程類的背景。而且特看重學(xué)生的定量或相關(guān)數(shù)學(xué)統(tǒng)計成績。今年已經(jīng)申請了該專業(yè)的,只要是專業(yè)課不夠的都被拒了,算今年拒的比較慘的一個專業(yè)。
格拉斯哥大學(xué)-數(shù)據(jù)分析
格拉斯哥今年比較牛逼,新增的這個Data Analytics for Economics and Finance專業(yè)是個硬核版的FinTech項目,申請要求里強調(diào)了數(shù)學(xué)科目和成績,申請難度較大。
從今年英國大學(xué)新開專業(yè)的類型來看,英國大學(xué)非??粗貙W(xué)生的就業(yè)情況,所以這些新開設(shè)專業(yè)的方向都是目前、或?qū)砭蜆I(yè)市場急需人才的方向。大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、一些工程類專業(yè),這些新增專業(yè)的設(shè)置都是在培養(yǎng)未來就業(yè)市場的必要人才。
如果對這些新開的專業(yè)有疑問,或者已經(jīng)拿到offer但是還想再撿漏好學(xué)校的,歡迎留言區(qū)評論。同等的學(xué)術(shù)條件,我們的錄取質(zhì)量更好。
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