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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offer一枚
2024年01月03日
录取详情
项目简介
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领取帝国理工学院硕士留学申请手册
主要经历
如何做好背景提升
1
. 某校地理科学学院地理实习生；
2
. 某校地理科学学院地理实习生；
3
. 三峡集团工程建设及质量安全部实习生；
4
. 某高中地理实习老师；
5
. 香港大学交换：地理环境、机器人学相关课程；
6
. 课程论文：地震灾害预测方法选述 ；
7
. 课程论文：高黎贡山生态系统稳定性与风险评估；
8
. 科研项目：城市经济学中的空间定量分析与地理信息系统 (GIS) 的应用；
9
. 科研项目：地下地球科学中的数值模型与机器学习的应用；
10
. 课程论文：《基于线性回归和 AHP 法的斐济年度旅游收入相关性分析与确权》；
11
. 科创项目：矿坑生态修复区水生植被对重金属的富集特征及其修复效果；
12
. 数论研究：x^2+1型素数的分布规律；
Offer展示
项目简介
43800英镑/年
项目学费
1年
项目时长
9月
入学时间
申请要求
具有2:1学位，需要地质、物理科学学科或工程学科背景
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
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
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
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
| 类型 | 总分 |
小分要求
确认
|
| 雅思 | 6.5 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
| 托福 | 92 | L:20 | R:20 | W:20 | S:20 |
| PTE | 62 | L:56 | R:56 | W:56 | S:56 |
培养目标
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。
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