| 入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
| 9月 | 1年 | £33,500/年 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7 | L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 |
| 托福 | 100 | L:22 | R:22 | W:22 | S:22 |
具有high 2:1榮譽學位或同等學歷。
在你的申請中,你應該表現出在以下三個方面的才能、知識和/或興趣:數據分析和/或統計;計算科目;途徑特定要求。這些可以通過本科和高中階段的課程單元或職業經歷來證明。
我們希望申請人證明對環境分析相關主題的興趣和/或經驗。例如:具有環境主題的工作經驗(如環境、氣候、自然生態系統、人類社會和經濟系統以及健康);有數據科學、GIS或基于環境的數據分析工作經驗。環境主題方法或主題培訓的證據。
曼徹斯特大學數據科學(地球與環境分析)理學碩士課程為來自廣泛學科的畢業生提供了發展數據科學技能的機會。我們的目標是幫助您發展成為一名敏捷、熟練的數據科學家,擅長在各種環境中工作,能夠迎接挑戰并收獲跨學科團隊合作的回報。學術界、決策者和工業界越來越多的證據表明,“環境情報”是一個具有全球戰略重要性的新興研究領域。其主要目的是理解和應對環境、氣候、自然生態系統、人類社會和經濟系統以及健康之間的復雜相互作用。主要關切領域包括:氣候變化(例如,彈性城市、清潔能源、智能交通選擇、可持續生產)。生物多樣性和養護(如生境保護和恢復、污染控制、實現自然資本)、自然災害(如預測和預報、預警系統、彈性基礎設施)。環境和健康(例如,空氣質量、水和衛生、社會和環境不平等)。
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | 統計與機器學習1:統計基礎 | Statistics and Machine Learning 1: Statistical Foundations |
| 2 | 統計與機器學習2:人工智能,復雜數據,計算密集型統計 | Statistics & Machine Learning 2: AI, Complex Data, Computationally Intensive Statistics |
| 3 | 了解數據庫 | Understanding Databases |
| 4 | 應用數據科學 | Applying Data Science |
| 5 | 理解數據及其環境 | Understanding Data and their Environment |
| 6 | 擴展研究計劃 | Extended Research Project |
| 7 | 商業分析用Python編程 | Programming in Python for Business Analytics |
| 8 | 隱私、保密和披露控制 | Privacy, Confidentiality and Disclosure Control |
| 9 | 測量與預測2 | Measuring and Predicting 2 |
| 10 | 計算地下地球科學 | Computational Subsurface Geoscience |
| 11 | 關鍵口譯技能 | Key Interpretation Skills |
| 12 | 地球與環境數據科學 | Earth and Environmental Data Science |
| 13 | 環境監測及模擬 | Environmental Monitoring and Modelling |
| 14 | 污染物的流動與轉化 | Pollutant Mobility and Transformation |
| 15 | 污染管理實務2 | Pollution Management in Practice 2 |
| 16 | 數字地形分析 | Digital Terrain Analysis |
| 17 | 環境遙感 | Environmental Remote Sensing |
| 18 | 地理信息系統與環境應用 | GIS and Environmental Applications |
| 19 | 了解地理信息系統 | Understanding GIS |
| 20 | 鄰里規劃項目 | Neighbourhood Planning Project |
曼徹斯特大學數據科學(社會分析)理學碩士研究生offer
曼徹斯特大學數字技術、傳播與教育碩士研究生offer
曼徹斯特大學國際教育(TESOL)碩士研究生offer
曼徹斯特大學數字技術、傳播與教育文學碩士研究生offer
曼徹斯特大學數據科學(計算機科學數據信息學)碩士研究生offer
曼徹斯特大學經濟學碩士研究生offer
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