伦敦大学学院计算统计学与机器学习理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

伦敦大学学院计算统计学与机器学习理学硕士项目旨在培养学生掌握在富数据领域取得成功所需的高级分析和计算技能。伦敦大学学院计算统计学与机器学习理学硕士项目涵盖严谨相关的数学内容，涉及机器学习与统计的基本方面，提供信息检索、生物信息学、定量金融学、人工智能及机器视觉方面的选修课程。 伦敦大学学院计算统计学与机器学习理学硕士项目旨在培养学生理解机器学习与统计领域的基本原理并获取雇主需要的相关经验。学生将有机会通过处理与产业需求或尖端研究相关的问题来提升技能。

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GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，伦敦大学学院会根据“985院校”、“211院校”、“双一流院校”等设置院校名单，对内地院校划分等级，以此来设置不同的申请要求。

申请要求

具有2:1英国学士学位或同等学历，需要高度定量学科背景，如计算机科学、数学、电气工程或物理科学。此外，申请者必须熟悉本科水平的数学，特别是中级本科水平的统计学，并精通线性代数和多变量微积分。相关工作经验也可能被考虑

语言要求

雅思

总分要求

听力

6.5

阅读

6.5

写作

6.5

口语

6.5

托福

总分要求

听力

阅读

写作

口语

托福

（新版）

总分要求

4.5

听力

4.5

阅读

4.5

写作

4.5

口语

4.5

PTE

总分要求

听力

阅读

写作

口语

申请时间

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}

on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

监督式学习

Supervised Learning

统计建模和数据分析

Statistical Models and Data Analysis

图形化模型

Graphical Models

概率和无监督学习

Probabilistic and Unsupervised Learning

机器学习前沿议题

Advanced Topics in Machine Learning

应用机器学习

Applied Machine Learning

概率模型近似推理和学习

Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models

信息检索与数据挖掘

Information Retrieval and Data Mining

深度学习导论

Introduction to Deep Learning

成像中的逆问题

Inverse Problems in Imaging

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顾问解析

UCL这个课程项目教授涵盖机器学习及统计学的知识，学到的技能可以应用于各个不同领域包括信息检索、生物信息学、量化金融、人工智能和机器视觉等。 就业服务：目前毕业生多受雇于大型科技和金融公司，也有部分学生选择继续深造PHD。 招生特点：申请要求学生本科修课高度量化，国内学生最低GPA85%+，看重统计线代多元微分基础，工作经历会有所加分。根据官方数据统计，2021年申请总人数607人录取38人，其中中国申请学生占到了330人录取了19人，中国学生录取率6%。2022年更是申请总人数264，只发了6个offer。竞争还是比较激烈的，这个数字相信逐年随着申请者的增加还会有所下降。打算申请的同学一定要在本科阶段保持较高的GPA以及定向选修一些量化课程。

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录取报告

录取指南|该方向对本科院校背景的包容度较高，普通本科申请者同样有机会，但需注意样本量较少，仅供参考。从历史数据来看，录取者的典型GPA集中在85分-90分区间，雅思成绩建议达到7.0分以上以增强竞争力。对于985/211背景的学生，应重点突出科研或项目经历；而普通本科学生则需通过高含金量的实习或竞赛来弥补背景差异，并确保GPA处于优势区间。本科专业匹配度是重要考量，数学、数据科学和计算机背景的申请者具有明显优势，样本量较少，仅供参考。建议申请者优先选择与自身专业高度相关的子项目，以最大化录取概率。跨专业申请者，如管理或历史背景，必须通过补充数据科学相关的课程、参与相关项目或发表论文来证明其量化能力和学习潜力。投递时机对结果有显著影响，推荐在10月至11月的早期轮次提交申请，此时录取机会相对较高。申请者应提前准备好完整的申请材料，包括个人陈述和推荐信，以确保能尽早投递。延迟至12月或更晚提交，可能会面临名额减少和竞争加剧的风险，因此建议尽早规划并完成申请。