伦敦大学学院时空分析与大数据挖掘理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

随着智能传感器、智能手机和社交媒体的快速发展，大数据已无处不在。伦敦大学学院时空分析与大数据挖掘理学硕士项目主要教学生地理信息科学、数据库、空间分析、数据挖掘和分析的基础，旨在将其培养成具备分析、表现和构建大型复杂时空数据集专业技能的专业人士。 在伦敦大学学院时空分析与大数据挖掘理学硕士项目中，学生将全面掌握地理信息科学、数据库、空间分析、数据挖掘的计算基础，获得处理大时空数据必备的技能，包含检索和挖掘大（开放）数据、网络服务和云计算系统、数据管理和网络基础设施、网络和移动应用。

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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，需要相关学科背景（如工程学、数学、计算机科学、环境科学、人文或自然地理学、地质学、林业、海洋学或物理学），具有相关专业经验的申请者也将被考虑

语言要求

雅思

总分要求

6.5

听力

阅读

写作

口语

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

阅读

写作

口语

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

空间数据库和数据管理

Spatial Databases and Data Management

时空分析和数据挖掘

Spatio-temporal Analysis and Data Mining

Web和移动GIS-应用程序和编程

Web and Mobile GIS - Apps and Programming

信息检索和数据挖掘

Information Retrieval & Data Mining

应用机器学习

Applied Machine Learning

地理空间科学

Geospatial Science

空间分析与地理计算

Spatial Analysis and Geocomputation

地理空间规划

Geospatial Programming

挖掘社会和地理数据集

Mining Social and Geographic Datasets

城市模拟

Urban Simulation

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顾问解析

该硕士课程隶属土木环境及地质工程系。 就业服务：就业方向比较广泛，根据每个学生的强项，对数据可视化有了实际操作和理解，可以去做前端工程师和数据可视化的工作，对各种空间和机器学习的算法掌握得好，可以去做算法工程师，数据库学得好，也可以去做数据库和大数据相关的工程师，还可以去地理和环境相关的工程公司去当相关的工程咨询。 招生特点：申请上对于本科专业接受度广泛，可以是工科计算机类，也可以是理科类数学，物理，环境科学，地理科学以及海洋科学等等，总的来说，对于理工科背景、想学数据分析/GIS的同学是很合适的选择，申请要求GPA85%+。最新官方数据显示，2022年总申请量193，录取96名学生，offer率接近50%，激烈程度相较于纯ds项目下降不少。

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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。