项目概况

帝国理工学院（Imperial College London），简称IC，成立于1907年，是一所世界著名的专攻理工领域的研究型大学。其在2021年QS世界大学排名中名列第8位，英国第3位。帝国理工学院是英国罗素大学集团成员，又与剑桥大学、牛津大学、伦敦大学学院、伦敦政治经济学院并称为”G5超级精英大学”，其研究水平被公认为英国大学的五强之列，并以工程相关专业而著名。

统计学硕士数据科学方向 (MSc Statistics (Data Science))，是帝国理工学院数学学院所设立的硕士研究生项目，这项为期一年的全日制授课型硕士项目提供理论和应用统计方面的出色培训，重点突出数据科学。项目将重点关注与科学处理大规模数据相关的各种工具和技术，包括机器学习理论，数据转换和表示，数据可视化以及数据分析软件的使用。项目还为学生提供一系列可转移的技能提升，包括编程，实际问题解决，批判性思维，科学写作，项目开展和演讲的能力，使他们能够在广泛的就业和研究领域中扮演重要角色。

入学与申请要求

一般申请要求：拥有等同于英国二级甲等荣誉学士学历的统计、数学、工程或物理的学士学位。
语言能力要求：1.托福总分92分，各项小分不低于20分。2.雅思总分6.5分，各项小分不低于6.0分。3.PTE总分62分，各项小分不低于56分。** *注 **无需GRE/GMAT成绩。
申请时间：2021年3月31日截止。

学制与费用

项目学制：全日制1年
项目费用：29,000英镑1年

课程介绍

帝国理工学院统计学硕士数据科学方向项目培养方案包括：秋季和春季学期的授课必修模块与选修模块（占66.67％的权重）和夏季学期的研究项目模块（占33.33％的权重），即分为秋季春季课程与夏季研究项目两大部分。

专业必修模块课程（50学分）

其中专业必修模块课程在秋季和春季学期提供，课程列表如下：

1.秋季专业必修课程（30学分）

课程英文名称	课程中文名称	课程学分	课程考核方式
Applied Statistics	应用统计	7.5	100%课堂表现
Computational Statistics	统计计算	7.5	100%课堂表现
Fundamentals of Statistical Inference	统计推断基础	7.5	75%笔试+25%课堂表现
Probability for Statistics	概率统计	7.5	100%课堂表现

2.春季专业必修课程（20学分）

课程英文名称	课程中文名称	课程学分	课程考核方式
Data Science	数据科学	5	100%课堂表现
Deep Learning with TensorFlow	深度学习与TensorFlow	5	100%课堂表现
Machine Learning	机器学习	5	100%课堂表现
Big Data	大数据	5	100%课堂表现

专业选修模块课程（10~12.5学分）

学生要求从以下选修模块课程中获得总计10~12.5个学分，其中最多只能选择一个7.5学分的课程，该部分模块课程一般在春季学期中进行，课程列表如下：

课程英文名称	课程中文名称	课程学分	课程考核方式
Advanced Statistical Theory	高级统计理论	5	100%课堂表现
Advanced Statistical Finance	高级金融统计	5	80%笔试+20%课堂表现
Bayesian Methods	贝叶斯方法	5	80%笔试+20%课堂表现
Advanced Simulation Methods	高级仿真方法	5	100%课堂表现
Contemporary Statistical Theory	现代统计理论	5	80%笔试+20%课堂表现
Multivariate Analysis	多变量分析	5	90%笔试+10%课堂表现
Graphical models	图模型	5	100%笔试
Introduction to Statistical Finance	金融统计概论	5	90%笔试+10%课堂表现
Biomedical Statistics	生物医学统计	5	50%笔试+50%课堂表现
Statistical Genetics and Bioinformatics	统计遗传学和生物信息学	5	100%课堂表现
Survival Models and Actuarial Applications	生存模型和精算应用	7.5	90%笔试+10%课堂表现
Quantitative Methods in Retail Finance	零售金融中的定量方法	7.5	90%笔试+10%课堂表现
Time series	时间序列	7.5	90%笔试+10%课堂表现