专业方向	地球科学	项目类别		入学时间		项目时长
项目学费		项目规模		平均成绩		国际学生
男女比例		就业比例		平均起薪

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。

需要具有地质学或物理科学学科或工程学科背景，具有良好的量化背景和编码经验

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。 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

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 Python数控编程 Numerical Programming in Python 2 数据科学与机器学习 Data Science and Machine Learning 3 计算数学 Computational Mathematics 4 应用计算/数据科学 Applying Computational/Data Science 5 资源地质学与地球物理学概论 Introduction to Resource Geology and Geophysics 6 流体与多孔介质中的流体流动 Fluids and Fluid Flow in Porous Media 7 地质力学与压力分析 Geomechanics and Pressure Analysis 8 能源地球科学与工程 Energy Geoscience and Engineering 9 深度学习 Deep Learning 10 应用计算/数据科学项目 Applied Computational/Data Science Project