诺丁汉大学
科学领域机器学习理学硕士
Machine Learning in Science MSc
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专业介绍
学习将机器学习与人工智能技术应用于真实科学问题，培养相关研究及应用技能。
就业前景
就业岗位：数据科学家、机器学习工程师、人工智能研究员、统计分析师
MSc Machine Learning in Science专业的毕业生在中国就业市场上具有广阔的前景。随着大数据和人工智能技术的快速发展，对于具备机器学习和科学数据分析能力的人才需求日益增长。毕业生可以在科技公司、金融机构、医疗健康、智能制造等领域找到合适的职位，从事数据分析、模型构建、算法优化等工作。此外，随着机器学习技术在各行业的应用越来越广泛，该专业的学生还可以在科研机构、高校等单位发挥重要作用，推动科学研究和技术创新。总体来看，MSc Machine Learning in Science专业的就业前景十分乐观，毕业生有望在数据科学和人工智能领域实现职业发展和个人价值。
入学与成绩要求
- 入学条件
- 须持物理、数学、计算机科学、化学或工程等领域二等一学位（2:1）或国际同等学历；具有相关工作经验或其他支持因素者，可考虑较高的二等二成绩（2:2，高于56%）。我们认识到,申请人有各种经验,并采用不同途径进行研究生学习。我们单独对待所有具有其他资格的申请人。 我们还可以考虑相关的工作经验。雅思总分6.5，各单项不低于6
- 本科背景要求
- 待确认
- 预科背景要求
- 待确认
- 成绩要求
- 198
- 平均分要求
- 待确认
- 雅思要求
- 6.5
文书与其他要求
- 文书要求
- 上传清晰的学位证书扫描件（已完成学位者）及最终或当前成绩单。缺少这些材料时，学校无法评估申请；无需邮寄原件。学校通用指引说明，部分课程可能要求两封推荐信（至少一位推荐人能评价学术能力），也可能要求个人陈述；具体提交要求及数量以课程专属说明为准。推荐信须在申请前两年内出具；非推荐人直接提交的须签字并使用抬头信纸。招生部门另行通知要求补充CV、推荐信或学历说明时，须按通知提供。
- 文书建议
- 个人陈述撰写建议：说明读研动机、选择本校及本课程的原因、感兴趣的模块或研究机会、相关学术或实践经历，以及胜任研究生学习的技能。按课程指定题目、字数和篇幅限制写作；内容应真实、简明、语法准确，并避免重复课程宣传文案。这些内容建议不代表所有课程都强制提交PS。
- 特殊PS要求
- 待确认
- ATAS
- 否
- 个人陈述
- 待确认
- 在线推荐信
- 待确认
数据来源：UKEC院校库