入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
9月 | 1年 | 40900英鎊 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 7.0 | 單項6.5 |
托福 | 100 | 單項23 |
PTE | 70 | 單項62 |
信息學(xué)、人工智能、認知科學(xué)、計算機科學(xué)、電氣工程、語言學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)或其他數(shù)字學(xué)位的英國 2:1 榮譽學(xué)位或國際同等學(xué)歷。 需要具備編程能力,必須完成以下至少其中1門編程課程:C/C++、Java、Python、R、Matlab、 Haskell、ML 必須完成60個SCQF學(xué)分/30個ECTS學(xué)分的數(shù)學(xué)課程,通常涵蓋以下學(xué)科/主題:微積分,線性代數(shù),離散數(shù)學(xué)和數(shù)學(xué)推理,和概率論等
通過本課程的學(xué)習(xí),學(xué)生將對數(shù)據(jù)、計算和人工智能技術(shù)的使用和發(fā)展有一個批判性、實用性的認識。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何從技術(shù)和業(yè)務(wù)的角度,在與財務(wù)、風(fēng)險、決策相關(guān)的數(shù)字化組織中實現(xiàn)個人職業(yè)價值。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 區(qū)塊鏈與分布式賬本 | Blockchains and Distributed Ledgers |
2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的文本技術(shù) | Text Technologies for Data Science |
3 | 自然計算 | Natural Computing |
4 | 優(yōu)化基礎(chǔ) | Fundamentals of Optimization |
5 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的大規(guī)模優(yōu)化 | Large Scale Optimization for Data Science |
6 | 信息學(xué)研究綜述 | Informatics Research Review |
7 | 信息項目建議書 | Informatics Project Proposal |
8 | 碩士論文(信息) | MSc Dissertation(Informatics) |
9 | 數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)與行為分析 | Data-driven Business and Behaviour Analytics |
10 | 應(yīng)用機器學(xué)習(xí)導(dǎo)論 | Introductory Applied Machine Learning |
11 | 信貸風(fēng)險管理 | Credit Risk Management |
12 | 銀行風(fēng)險管理導(dǎo)論 | Introduction to Risk Management in Banks |
13 | 數(shù)字化商業(yè) | Digital Business |
14 | 算法博弈論及其應(yīng)用 | Algorithmic Game Theory and its Applications |
幾何留學(xué)APP
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