伦敦帝国理工学院地球能源与机器学习和数据科学理学硕士申请条件

2022-01-14

项目名称

Geo-Energy with Machine Learning and Data Science MSc

地球能源与机器学习和数据科学理学硕士

课程介绍

伦敦帝国理工学院的石油工程理学硕士课程与石油地球科学理学硕士课程同时在 2021-22 学年结束时暂停。暂停两门石油理学硕士课程是为了重新评估当今更广泛的地缘能源行业所需的技能组合，并能够为 2022 年及以后提出新的、适合目的的理学硕士课程：地理学理学硕士- 机器学习和数据科学的能源将于 2022 年开始。

为准备能源转型，学生将学习地下地球科学和工程，重点是数据科学和机器学习，培养可应用于二氧化碳储存、水管理、碳氢化合物回收、地热能和其他地下过程的技能。该计划将加强学生对数值、分析和计算概念的理解，并由这些领域的专家教授。课程面向希望获得与能源转型各个方面相关的高级计算、数据科学、机器学习和数值技能的地球科学家和工程师。

课程设置

Geo-Energy with Machine Learning and Data Science MSc 项目是 ESE 中的三个计算项目之一。学习计划由八个教学模块、三个小项目和一个个人研究项目组成。

学生将学习以下教学课程：

Python 中的数值编程
计算数学
数据科学和机器学习
资源地质与地球物理学
多孔介质中的流体和流动
地质力学和压力分析
应用能源地球科学与工程
深度学习

以下是教学计划：

入学要求

最低要求是地质或物理科学学科或工程学科的2:1。还需要具有良好的定量背景的证据（A-Level 数学至少 A 级或本科学位数学课程的证据）和编码经验。可能会考虑具有其他资格和相关专业或行业经验的申请人。

语言要求

1.雅思总分不低于6.5分，单项不低于6.0

2.托福iBT不低于92分，单项不低于20

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我本科毕业于东南大学道桥专业，均分82.36。毕业后在交通规划设计院工作两年。全程DIY拿到了19fall的UCL、KCL、南洋理工大学、香港大学、香港科技大学、墨尔本大学、布里斯托大学、格拉斯哥大学、谢菲尔德大学、利兹大学的土木（civil engineering）、管理（management）或工程管理类的offer。对英港新各校申请系统、所需材料及条件有很深刻的了解。