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计算机诞生于1946年,这是人类的第一台计算机,由此开始大家的工作方式、娱乐方式等开始改变,现在的日常工作更是离不开计算机的,这也因此让计算机行业特别吃香,而计算机专业的学生也在逐渐增长中,该专业的学生未来就业前景也十分的广阔,那么接下来小编就带着大家一起来了解下英国伦敦大学学院计算机专业有哪些?入学条件高吗?课程学习难不难的相关介绍信息。
1.Computational Finance计算金融
学生将学习有关金融方面的计算方法,这是“量化”团队中金融行业成功事业的前提。Quants(开发分析师)设计和实现复杂的模型,并受到银行、基金经理、保险公司、对冲基金、金融软件和数据提供商的欢迎。
课程包括有关量化和建模技能的内容,它们对于量化在交易研究、监管和风险中的作用至关重要。该项目的独特之处在于:它提供了扎实的数学和统计基础,以及高级编程方面的知识。
毕业生通常在瑞士信贷、摩根大通、摩根士丹利和德意志银行等金融机构工作,担任金融分析师、应用程序开发人员、量化开发人员和业务经理。
必修课:
· Data Analytics
· Financial Engineering
· Financial Market Modelling and Analysis
· Numerical Methods for Finance
· MSc Computational Finance Project
选修课(选四):
· Algorithmic Trading
· Applied Computational Finance
· Financial Institutions and Markets
· Machine Learning with Applications in Finance
· Market Microstructure
· Market Risk Measures and Portfolio Theory
· Networks and Systemic Risk
· Numerical Optimisation
· Operational Risk Measurement for Financial Institutions
· Probability Theory and Stochastic Processes
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求科学、数学、统计学、物理学、工程学或类似定量学科的2:1学士学位;编程是优势,但并非强制;考虑相关工作经验。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
2.Computational Statistics and Machine Learning计算统计与机器学习
该项目主要教授高级分析和计算技能。项目在数学意味上严格且相关,旨在涵盖机器学习和统计的基本方面,并在信息检索、生物信息学、量化金融、人工智能和机器视觉方面提供潜在选择。
在课程学习过程中,学生可以习得机器学习和统计领域所需的基本原理和实践经验,毕业后将有机会解决与工业需求或前沿研究有关的问题,以此来发展自己的技能。
目前,该领域严重缺少人才,国内和世界对于掌握相关技能的毕业生都有强烈的需求。各行各业都特别需要统计和机器学习方面的人才,包括:金融,银行,保险,零售,电子商务,制药和计算机安全等。
必修课:
· Statistical Models and Data Analysis
· Supervised Learning
· MSc Computational Statistics and Machine Learning Project
选修课(选三至五):
· Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning
· Advanced Topics in Machine Learning
· Applied Machine Learning
· Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Probabilistic and Unsupervised Learning
· Selected Topics in Statistics
· Statistical Natural Language Processing
可选课:
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Financial Engineering
· Numerical Optimisation
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Computing
· Statistical Design of Investigations
· Statistical Inference
· Stochastic Methods in Finance
· Stochastic Methods in Finance II
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求2:1学士学位,且必须具有高度定量的主题,例如计算机科学、统计学、数学、电气工程或物理科学,也可以考虑相关的工作经验。学生必须熟悉本科水平的数学;尤其重要的是,候选人必须具有中级本科水平的统计学知识;候选人还应该精通线性代数和多元演算。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
3.Computer Graphics, Vision & Imaging计算机绘图、视觉与成像
图形、视觉和成像领域之间的关系越来越紧密。UCL的该项目十分独特,它可以为学生提供来自世界一流专家的计算机图形学、几何处理、虚拟现实、机器视觉和成像技术方面的培训,使学生能够在其中一个领域专注的同时,在其他领域中也同样有所建树。
通过学习,学生可以了解计算机图形学和计算机视觉中新技术的开发和应用,以及它们所基于的基本数学原理。同时,也会了解可用的算法和方法范围,并针对新问题设计、开发和评估各种算法、新兴技术和应用。
课程为学生提供了最新技术,以支持计算机科学和工程领域的大量研发机会,例如多媒体应用、医学、建筑、电影动画和计算机游戏。市场研究表明,这些领域的领先公司需要此程序提供的深厚技术知识。就以往的就业情况而言,毕业生已经在迪士尼、索尼和西门子等全球公司找到了工作,也有许多人选择继续攻读博士。
必修课:
· Computer Graphics
· Image Processing
· Mathematical Methods, Algorithmics and Implementations
· Research Methods and Reading
选修课A(选一至二):
· Machine Vision
· Virtual Environments
选修课B(选二至三):
· Acquisition and Processing of 3D Geometry
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Computational Photography and Capture
· Information Processing in Medical Imaging
· Introduction to Deep Learning
· Introduction to Machine Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Sensing, Manipulation and Interaction
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求相关学科的2:1学士学位,如计算机科学、数学、电气工程或物理科学,申请人应具备适当的数学和计算机编程技能,也可以考虑相关的工作经验。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
4.Computer Science计算机科学
该项目在计算机科学理论与实用软件工程技能(包括针对工业或研究客户的团队合作)之间取得了平衡。学生通过计算机科学知识来补充第一学位课程,从而获得跨学科的工业职位和博士学位研究。学生被期望通过额外的研究和个人工作来补充他们的学习知识。
在教学过程中,学生将学习计算机体系结构、数据库、数据结构和算法中的模块,以此来学习计算机工作原理的基本方面,学生还将获得人机交互、应用程序设计和软件工程等领域的实践知识,以及开发现代语言的编程技能。
UCL计算机科学专业的毕业生声誉良好,行业联系紧密,他们在国际上受到特别重视。毕业生在各种组织中确保职业发展,如:全球IT咨询公司,城市银行的IT分析员,或制造业的IT专家。
必修课:
· Algorithmics
· Architecture and Hardware
· Database and Information Management Systems
· Design
· Introductory Programming
选修课(选一至三):
· Entrepreneurship: Theory and Practice
· Functional Programming
· Interaction Design
· Machine Learning for Domain Specialists
· Software Engineering
可选课(最多选二):
· Affective Interaction
· Artificial Intelligence and Neural Computing
· Computational Photography and Capture
· Language Based Security
· Project Management for Engineers
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求非计算机科学或信息技术背景,2:1学士学位,要求有适当的数学技能(至少达到数学A级)和分析能力,申请人必须具有良好的计算思维能力。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
5.Data Science (International)数据科学(国际)
本学位是UCL和南澳大学之间的联合学位,毕业生将获得包含两个机构名称的单一证书。该项目是基于UCL和南澳大学分别提供的数据科学计划的组合而构建的,UCL注重理论,而UniSA则相对实用。
项目目的是培养具有分析技术技能的毕业生,以有效使用Python、Hadoop、R和SAS来分析大数据并提取有用的信息,以支持组织的管理和运营。教学内容涉及广泛的数据科学主题的课程,这会为学生提供有关实际挑战的数据分析技术方面的实践经验。由数据科学领域的顶尖研究人员授课,学生可以分析和可视化丰富的数据源,发现数据的趋势并生成有关数据驱动的见解。
目前,我们进入了大数据的革命性领域,数据科学家严重短缺。有关分析技能的需求跨越多个行业,如市场营销、医疗保健、IT、政府和金融等领域,这些行业的需求特别强烈。
Year One:
必修课:
· Applied Machine Learning
· Data Analytics
· Introduction to Deep Learning
· Introduction to Machine Learning
选修课(选四):
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
Year Two:
必修课:
· Statistical Programming for Data Science
· Unsupervised Methods in Analytics
选修课(选二):
· Advanced Analytic Techniques 1
· Advanced Analytic Techniques 2
· Data Visualisation
· Research Methods
· Web Economics
项目为Full-time,时长两年。项目第一年在UCL,第二年在南澳大学。
入学条件
要求数学或计算机科学领域的2:1学士学位,学生适应使用Python等语言进行高级编程。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
6.Data Science and Machine Learning数据科学与机器学习
数据科学将计算统计技能和机器学习结合在一起,以解决数据驱动的问题。这个迅速扩展的领域包括深度学习、大规模数据分析,并已经在电子商务、搜索/信息检索、自然语言建模、金融、生物信息学以及人工智能相关领域中得到应用。
项目包括核心机器学习方法和统计科学入门,以及涵盖计算和统计建模的、更加专业高级的课程。
统计和计算分析工具的重要性越来越高,数据科学专业人员的需求也在疯狂增长。该项目的毕业生主要在技术和金融公司担任职务,包括:Google Deepmind、微软研究院、德意志银行、IBM公司、摩根士丹利等。
必修课:
· Applied Machine Learning
· Introduction to Machine Learning
· Introduction to Statistical Data Science
选修课(选二至三):
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Reinforcement Learning
· Statistical Natural Language Processing
可选课(选二至三):
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Decision and Risk
· Forecasting
· Graphical Models
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Design of Investigations
· Supervised Learning
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求定量学科(例如数学,计算机科学,工程学,物理学或统计学)的2:1学士学位;需要具备数学方法的知识,包括线性代数、微积分、概率和统计。根据所选择的课程,学生进行包含编程元素的作业,使用高级编程语言(R / matlab / python)的先前经验非常有用,还将考虑相关的专业经验。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
7.Disability, Design and Innovation残疾、设计与创新
残疾创新拥有巨大的全球潜力,而残疾、设计与创新是这一迅速发展领域中的全球首门专业。项目将在独特的多学科环境中对学生进行授课,向全球专家、实时研究项目和备受瞩目的全球合作学习。
该项目是全球残疾创新中心的旗舰计划。它由UCL领导并授予,在伦敦拉夫堡大学和伦敦艺术大学授课。
第一学期的课程将结合未来全球残疾人与发展技术的坚实基础,为学生提供核心的研究方法;在第二学期,学生将参加小组项目并选择选修课。学生还将增强建立营销和业务战略方面的能力,以确保产品、服务或计划能够为残疾人的生活带来可持续的积极影响。
必修课:
· Future Global Technologies for Disability and Development
· Research Methods and Making Skills
· Loughborough University: Design Thinking
· Loughborough University: Collaborative Unit
· London College of Fashion: Applied Business and Marketing Strategy for Disability Developments
选修课(选一):
· nclusive Design and Environments
· Disability and Development
· Accessibility and Assistive Technologies
项目为Full-time,时长一年。
入学条件
要求工程学、社会科学的2:1学士学位,或者具有五年的国际开发,设计或辅助技术开发经验。雅思要求总分不低于7.0,小分不低于6.5。
8.Financial Risk Management金融风险管理
该项目由行业内领先的专业人士共同设计,旨在满足当下对量化风险管理领域的高技能人才不断增长的需求。学生将习得风险分析方面的核心能力,并通过多种选择来根据自己的兴趣和需求定制计划。
课程将对学生进行编程和计算方面的高级教育,并让学生掌握数学、统计和计算建模等技能。他们将清楚地了解行业中的各种风险,以及与风险控制有关的管理和心理问题。
必修课:
· Financial Data and Statistics
· Financial Engineering
· Market Risk, Measures and Portfolio Theory
· Probability Theory and Stochastic Processes
· MSc Financial Risk Management Project
选修课(选四):
· Algorithmic Trading
· Applied Computational Finance
· Financial Institutions and Markets
· Machine Learning with Applications in Finance
· Market Microstructure
· Networks and Systemic Risk
· Numerical Methods for Finance
· Operational Risk Measurement for Financial Institutions
· Quantitative Modelling of Operational Risk and Insurance Analytics
入学条件
要求相关学科的2:1学位,并且具有强大的定量组成部分,并在相关数学、统计学或计算选择方面表现出色(高于60%)。雅思总分不低于7.0,小分不低于6.5。
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