入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
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、人工智能、認知科學、計算機科學、電氣工程、語言學、數(shù)學、物理學或其他數(shù)字學位的英國 2:1 榮譽學位或國際同等學歷。 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學分/30個ECTS學分的數(shù)學課程,通常涵蓋以下學科/主題:微積分,線性代數(shù),離散數(shù)學和數(shù)學推理,和概率論等
通過本課程的學習,學生將對數(shù)據(jù)、計算和人工智能技術的使用和發(fā)展有一個批判性、實用性的認識。學生將學習如何從技術和業(yè)務的角度,在與財務、風險、決策相關的數(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)科學的文本技術 | Text Technologies for Data Science |
3 | 自然計算 | Natural Computing |
4 | 優(yōu)化基礎 | Fundamentals of Optimization |
5 | 數(shù)據(jù)科學的大規(guī)模優(yōu)化 | Large Scale Optimization for Data Science |
6 | 信息學研究綜述 | 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)務與行為分析 | Data-driven Business and Behaviour Analytics |
10 | 應用機器學習導論 | Introductory Applied Machine Learning |
11 | 信貸風險管理 | Credit Risk Management |
12 | 銀行風險管理導論 | Introduction to Risk Management in Banks |
13 | 數(shù)字化商業(yè) | Digital Business |
14 | 算法博弈論及其應用 | Algorithmic Game Theory and its Applications |
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