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可再生能源与人工智能和数据科学理学硕士（地质学与地球物理学）
MSc Renewable Energy with AI and Data Science: Geology and Geophysics
简介
课程
案例
领取帝国理工学院硕士留学申请手册
项目简介
专业方向
能源
入学时间
9月
项目时长
1年
项目学费
46000英镑/年
培养目标
<p><br />
帝国理工学院可再生能源与人工智能和数据科学理学硕士（地质学与地球物理学）项目将计算技术应用于地质和地球物理数据，以表征可再生能源的地点。学生将学习数据科学、数值方法和机器学习如何帮助解决可再生能源领域的问题。</p>
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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，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。
查询
申请要求
具有2:1学位，需要地质或物理科学或工程学科背景<br>
良好的定量背景证明（A-Level数学至少达到A级，或本科学位数学课程证明）和编码经验也是必需的<br>
在某些情况下，学校根据相关的行业/专业经验，可能会考虑特殊情况
语言要求
雅思
托福
PTE
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中的数值编程
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
深度学习
Deep Learning
地下基础和可再生能源技术
Subsurface Fundamentals and Renewable Energy Technologies
可再生能源基础设施的沉积环境和地质灾害
Depositional Environments and Geohazards for Renewables Infrastructure
地质力学与岩土工程
Geomechanics and Geotechnics
地球物理学、数据集成和地面模拟
Geophysics, Data Integration and Ground Modelling
应用计算/数据科学项目
Applied Computational/Data Science Project
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招生官说
帝国理工学院 READY 硕士（IC Renewable Energy with AI and Data Science: Geology and Geophysics）由 Ada Lovelace Academy 开设，隶属于地球科学与工程系（ESE），以数据科学、机器学习和人工智能为核心，服务于能源转型与零污染未来目标，是学院第四个计算类硕士项目（2025 年启动）。项目设立背景源于可再生能源（尤其海上风电）规模与数据量快速增长，行业急需同时具备地球科学与数据科学能力的人才，以高效利用大数据降低成本并提升决策效率。课程以研究导向和实践导向并重，涵盖 Python 数值编程、计算数学、数据科学、机器学习与深度学习，通过小组项目与独立研究项目（IRP）培养学生构建地质模型、分析大规模数据和解决真实工程问题的能力。教学采用灵活协作模式，结合讲座、讨论课与云计算平台，强调实操学习。项目与多家行业机构合作，毕业生主要面向能源与环境相关领域，从事可再生能源、地球建模与数据驱动决策工作。申请要求重视数学与 Python 基础及学习动机，不强制 GRE/GMAT，对地质背景无硬性要求，鼓励跨背景申请者。
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