数据科学与大数据院校推荐

随着英国数据科学产业发展日趋成熟，细致的方向划分加上一年制的时间优势，吸引了大批中国留学生的注意（我弟弟也是在中国石油大学学习数据科学与大数据专业），提到数据科学专业，大家的第一反应也不再是高大上、学费很高、学习压力很大，我们已经离大数据越来越近了！

一、伦敦大学学院

英国第一的计算机系、G5名号、综排全球前十，这一系列的title都让UCL的数据科学专业“闪闪发光”

UCL共开设了4个数据科学相关的硕士专业

MSc Data Science（简称DS）

MSc Data Science and Machine Learning（简称DSML）

MSc Health Data Science和MSc Spatial Data Science and Visualisation。

MSc Data Science and Machine Learning项目由大名鼎鼎的UCL计算机系开设，课程涵盖机器学习、统计科学、编程等多个领域。得益于课程的跨学科性，学生毕业后在科技公司和金融企业都可以找到高薪的工作；毕业生就业的公司包括：Google、Microsoft、IBM、Morgan Stanley。

与高含金量的课程设置和高就业率相对应的，UCL DSML项目的申请难度在英国数据科学硕士中也是首屈一指的，对申请者的定量背景和编程能力都有较高的要求，适合本科是数学、计算机、工程、物理、统计等专业的同学申请。根据学校官方发布的数据，录取率只有9%左右。

与DSML项目相比，由UCL统计科学系开设的MSc Data Science项目的申请难度就要低一些了，对申请者的本科专业背景的接受度也要更广一些，除了上述本科专业的同学外，生物、化学、经济学本科的同学也都可以申请。由于是统计系开设，这个项目的核心课程设置也更偏向统计方面，核心课程包括：机器学习导论、统计数据科学导论、统计调查设计、统计计算。

二、伦敦政治经济学院

MSc Data Science，除了计算机编程、数据管理与可视化、数据分析与统计方法、机器学习与数据挖掘等核心课程外，就读这个项目的同学还需要参与到一个实践项目中，运用所学的数据分析技能解决真实的企业问题，合作的公司包括：Facebook、Microsoft、Tesco。

作为G5名校，LSE DS项目的申请同样也是非常激烈的。

除了统计系开设的DS项目外，LSE方法学系也开设了一个数据科学相关专业——MSc Applied Social Data Science，核心课程包括：计算机编程、社会科学研究设计基础、数据科学家数据、数据管理和可视化。此外呢，学生还可以在方法学系或跨学院继续选修深度学习、社会网络分析、定量文本分析等自己感兴趣的课程。

相比DS专业，ASDS的申请难度要略低一些；在专业上青睐本科是社科、数据科学、统计等专业的申请者。（如果有运用统计方法研究社科课题的经历，记得要写在PS中哦，是加分项！）

三、爱丁堡大学

聊完了两个G5学校，接下来我们再来重点讲一讲爱大这个“DS大户人家”！

爱大共开设了4个DS相关的硕士项目

MSc Data Science

MSc High Performance Computing with Data Science

MSc Operational Research with Data Science

MSc Statistics with Data Science。

其中，MSc Data Science和MSc High Performance Computing with Data Science这个两个项目都是由爱大信息学院开设的。MSc Data Science更适合想从事数据分析师、数据科学家的同学申请，而MSc High Performance Computing with Data Science（这里简称HPCDS）项目则更适合对高性能计算感兴趣，想从事软件开发、HPC支持，或在相关领域继续读博的同学申请。

在申请要求上，DS项目对申请者本科专业的限制相对不高，本科是信息学、计算机、人工智能、认知科学、电子电气、语言学、数学、哲学、物理、心理学等专业的同学都可以申请。需要注意的是申请者本科期间需要修过编程课程和微积分、线性代数、概率论等数学课程。

而HPCDS对申请者本科专业的限制则要更严格一些，更适合本科是计算机、信息学背景的同学申请，同时需要至少掌握一门编程语言（C, C++, Python, Fortran, or Java，接受自学课程）。

另2个项目则是由爱大数学学院开设的，着重培养学生用数学方法来解决实际问题的能力，MSc Operational Research with Data Science（简称ORDS）侧重运筹学领域，而MSc Statistics with Data Science（简称SDS）项目侧重统计，课程目标是培养新一代的统计学家。

这两个项目对申请者本科专业背景的要求一致，接受的本科专业包括：数学、工程学、计算机、物理、生物、经济学、商学等；申请ORDS的申请者必须修过概率论和统计两门课程，而申请SDS的申请者除上述两门课程外还需要修过微积分和线性代数。

四、曼彻斯特大学

曼大的MSc Data Science项目又细分为五个小方向：

Applied Urban Analytics

Business and Management

Computer Science Data Informatics

Mathematics

Social Analytics

由于课程划分细致、所涉及领域也很广，所以总地来说对申请者本科的专业限制就小了很多；不过每个分支对申请者的专业背景又有各自的要求，大家在申请中一定要注意申请对口的方向~

Applied Urban Analytics方向：无本科专业限制，但要求申请者有城市发展分析相关研究/工作经历（包括城市空间，政策，房地产等）。

Business and Management方向：适合数理统计及商科背景的申请者申请，偏好有实习或工作经验的申请者。

Computer Science Data Informatics方向：只接受本科是计算机专业（或二专）的申请者申请。

Mathematics方向：对申请者的数学背景有一定的要求，要求修过微积分、数学分析、线性代数、概率论、统计课程。

Social Analytics方向：只接受社科专业（社会学，心理学，人类学，历史，政治，公共健康）或有社科专业二学位的申请者申请。

五、伦敦大学国王学院

KCL的MSc Data Science项目由其信息学院开设，课程强调对学生编程和统计能力的培养，核心课程包括：数据科学家的计算机程序设计、大数据技术、数据库，数据仓库和信息检索、数据统计分析、统计学习要素、金融统计、数据挖掘。

这个项目对申请者的定量背景和编程能力有一定的要求，可以接受的本科背景有计算机、数学、统计、物理、电子工程、地理信息系统、运筹学等。在成绩上要求2等1学位（中国大陆学生GPA85分以上），不过在实际申请中双非院校的申请者往往需要达到GPA88分以上才能拿到录取。

六、华威大学

作为英国国家数据科学研究所的领导者，华威在数据科学领域的实力非常强劲。这样强强联手下的MSc Data Analytics项目，含金量自然毋庸置疑了~

课程设置的目的主要目的是为有计算机、数学、物理学背景的学生提供跨学科视角的计算机、数学和工程知识，因而对学生的本科专业背景也有一定的要求。

核心课程包括：数据挖掘、数据分析基础、研究方法、计算机基础。此外呢，学生还可以从高性能计算、算法博弈论、图像和视频分析、传感器网络和移动数据通信、高级计算机安全、社会信息学、自然语言处理等课程中再选择自己感兴趣的方面。

总的来说，英国DS项目的申请竞争还是非常激烈的，这和数据科学行业本身的热度和英国申请总体形势都有很大的关系。而在这场激烈的竞争中，占据天然优势的自然就是学计算机的同学了：良好的编程能力、扎实的定量基础，再加上相关的数据实习，就足以让CS本科的同学在申请和就读阶段都省力不少~

除了CS专业外，本科是统计、数学、金融工程、金融数学等专业的同学也是不少英国DS项目青睐的对象。对于这类专业的同学而言，除了打好本专业的数学、统计、编程等基础，也要注意通过竞赛、实习、在线课程等弥补自己在上述方面的欠缺。至于本科是金融学、经济学等偏理论的商科同学而言，跨申DS的难度还是比较大的，需要付出更多的努力来提升自己和专业的匹配度。除了通过学校选修课或者网课自学C++、数据结构、概率论与数理统计、随机过程、多元统计、机器学习等课程外，还可以多参加相关的竞赛和实习，在实践中锻炼自己的编程能力和数据处理能力。在选校阶段也要格外留意学校对申请者本科背景的要求，尽量选择接受度更广的DS专业。