专业方向	数据科学	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

伦敦大学学院知识、信息与数据科学理学硕士项目（以前为信息科学理学硕士）面向有计算和数学素养，并希望学习知识、信息和数据科学的现代方法的毕业生。重点放在人工智能的当前行业实践，理论和可能的未来趋势上，从而为毕业生提供发展信息相关领域的各种职业道路所必需的知识和技能。

接受广泛的专业背景，申请人需要具备技术或数学能力，尤其是应当具备计算机编程经验

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 7 L:7 | R:7 | W:7 | S:7 托福 100 L:23 | R:25 | W:25 | S:23 PTE 76 L:76 | R:76 | W:76 | S:76

顾问解析 该项目之前名为信息科学后更名，隶属 Department of Information Studies。 课程设置：授课重点是计算方法和人工智能，通过课程的学习可以获得的核心技能包括数据分析、数据可视化、知识工程、数据建模、知识展示、数据库设计管理和实施、本体和链接数据设计以及基于 Web 的编程等。 就业服务：就业方向为信息技术和人工智能相关行业，从事信息系统管理、网络管理、信息架构、知识系统、信息安全和治理、电子商务、金融/金融科技、数据分析和数据科学等岗位。 招生特点：申请要求学生有数学及编程的基础，根据数据统计该专业的录取率不超过10%。申请会有一次时长约30分钟的真人面试，面试的内容会和文书的内容相近，同时也会考察申请者的数学能力和编程经验。 展开全部 展开全部

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 信息科学基础 Fundamentals of Information Science 2 统计学方法 Statistical Methods 3 逻辑与知识表示 Logic and Knowledge Representation 4 数据库理论与实践 Database Theory and Practice 5 数据可视化与地理信息系统 Data Visualization and GIS 6 开发动态Web应用程序 Developing Dynamic Web Applications 7 机器学习基础 Foundations of Machine Learning 8 图形数据库与语义技术 Graph Databases and Semantic Technologies 9 信息管理 Information Governance 10 互联网技术 Internet Technologies 11 机器学习方法 Machine Learning Methods 12 人类推理模型 Models of Human Reasoning 13 自然语言处理与文本分析 Natural Language Processing and Text Analysis 14 论文/报告 Dissertation/report