帝国理工学院地球能源（机器学习与数据科学）理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

<p>数据科学和机器学习正在彻底改变地下地球科学和工程的研究。帝国理工学院地球能源（机器学习与数据科学）理学硕士课程适合想要将自己的技能应用到这个领域的数学家、物理学家或计算机科学家，或者具有地球科学或工程背景，想要学习数据科学和机器学习工具和方法的学生，学生将学习地下地球科学和工程的基本过程和各种应用，同时学习将数据科学、数值方法和机器学习应用于该领域的问题，还将有机会将这些概念应用到现实世界的环境中。</p>

展开全部

GPA要求

该专业针对内地院校有专属的GPA分数要求，帝国理工学院仅接受“211院校”申请，对不同学院及专业设置不同的申请要求。

申请要求

具有2:1学位，需要地质或物理科学学科，或工程学科背景<br> 还需要良好的定量背景证明（A-level数学至少达到Grade A或具备本科学位数学课程证明）和编码经验<br> 具有其他资格和相关专业或行业经验的申请者也可能被学校考虑

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

PTE

总分要求

听力

阅读

写作

口语

申请时间

2026Fall

开放时间

截止时间

2025-09-29

2026-01-07 Round 1

2026-03-11 Round 2

2026-04-29 Round 3

课程设置

Python数控编程

Numerical Programming in Python

数据科学与机器学习

Data Science and Machine Learning

计算数学

Computational Mathematics

应用计算/数据科学

Applying Computational/Data Science

资源地质学与地球物理学概论

Introduction to Resource Geology and Geophysics

流体与多孔介质中的流体流动

Fluids and Fluid Flow in Porous Media

地质力学与压力分析

Geomechanics and Pressure Analysis

能源地球科学与工程

Energy Geoscience and Engineering

深度学习

Deep Learning

应用计算/数据科学项目

Applied Computational/Data Science Project

展开全部

招生官说

项目隶属于帝国理工学院地球科学与工程系（ESE），该系是全球顶尖的地球科学研究中心，聚焦能源转型与21世纪社会挑战。项目以地热能、碳/氢存储等“净零排放”方向为核心，高度强调数字化、数据科学与机器学习，采用“做中学”的教学理念，配备完善的云端计算与线上学习基础设施。课程体系由三部分构成：一是基础与数据技能课程（Python数值编程、计算数学、数据科学与机器学习、深度学习），夯实数学、编程与建模能力；二是专业核心课程（资源地质与地球物理、多孔介质流体流动、地质力学与压力瞬变分析、能源地球科学与工程），系统建立地下能源与地球工程知识框架；三是实践导向的小组项目与高权重的独立研究项目（IRP），强调软件开发、协作能力与真实问题解决。项目采用综合评估与英文面试，重视本科成绩、计算数学与编程能力，地球科学或行业背景为加分项；IRP成绩直接决定学位等级。毕业生可对接丰富的能源转型相关科研与产业项目，并有机会参与与国际能源公司的合作；同时设有面向女性申请者的 Ada Lovelace 奖学金，但名额有限。

展开全部

登录后查看全部