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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?

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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

　　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。

　　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。

　　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、索尼和西门子等澳际公司找到了工作，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。

　　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。

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。

　　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。

　　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。

　　该项目是澳际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澳际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。

　　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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