本项目为数据科学、机器学习和人工智能领域提供全面且现代化的教育。它旨在培养毕业生胜任数据工程、数据分析、数据架构或相关管理岗位的职业发展，同时也为后续的研究或创新工作做好准备。学生将扎实掌握人工智能与数据科学的核心原理，这些知识即使在技术不断变化的背景下依然保持其重要性。同时，他们还将发展高级的数据分析实践技能，并掌握作为数据科学家或以数据为中心的开发人员所需的各种工具和技术。该项目涵盖商业和科研环境中广泛使用的方法与技术，包括深度学习、自然语言处理以及可信人工智能等前沿领域。学生还将通过最新技术和真实应用场景的实践操作，积累与当今就业市场紧密相关的实际经验。
国家/地区
英国
学校
英国女王大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
4年
学费
26,600英镑
申请要求
中国学生申请需满足：高考总分及各科均分不低于75%。若课程要求A-level数学，则高考须包含数学和物理，且两科均需达到80%。如特定科目要求GCSE C级，则会考（高中毕业考试）该科成绩需达75%；若要求GCSE B级，则会考成绩需达80%。此外，须满足专业相关的具体科目要求。
语言要求
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | - | - | - | - | - |
开学与申请日期
2027
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2027-09 | 2026-09-01 | 2027-01-13  130天 | 开放中 |
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2025-09-02 | 2026-01-14 0天 | 已截止 |
课程描述
该课程的模块信息适用于2025/26学年，每年将根据学生反馈和学术发展进行审查和调整，重大变更将在新学年开始前通知 prospective students。
课程结构分为四个学年：
第一年核心模块包括：面向对象编程（20学分）、代数与分析导论（30学分）、概率与统计导论（30学分）、过程式编程（20学分）以及数据驱动系统（20学分）。
第二年核心模块包括：计算理论（20学分）、统计推断（20学分）、专业与可转移技能（20学分）、线性代数（20学分）、数据结构与算法（20学分）以及人工智能与机器学习导论（20学分）。
第三年为专业实习年，计120学分，是课程的核心组成部分。
第四年核心模块包括：视频分析与机器学习（20学分）、计算机科学项目（40学分）和深度学习（20学分）。此外提供多个20学分的选修模块，如金融数学、并发编程、随机过程与风险、云计算、信息论与生物多样性、机器学习中的公平性、可解释性与隐私、贝叶斯统计、恶意软件分析和线性模型等。
该课程结构强调理论与实践结合，注重专业技能培养，并通过实习年增强职业能力。
课程结构分为四个学年：
第一年核心模块包括：面向对象编程（20学分）、代数与分析导论（30学分）、概率与统计导论（30学分）、过程式编程（20学分）以及数据驱动系统（20学分）。
第二年核心模块包括：计算理论（20学分）、统计推断（20学分）、专业与可转移技能（20学分）、线性代数（20学分）、数据结构与算法（20学分）以及人工智能与机器学习导论（20学分）。
第三年为专业实习年，计120学分，是课程的核心组成部分。
第四年核心模块包括：视频分析与机器学习（20学分）、计算机科学项目（40学分）和深度学习（20学分）。此外提供多个20学分的选修模块，如金融数学、并发编程、随机过程与风险、云计算、信息论与生物多样性、机器学习中的公平性、可解释性与隐私、贝叶斯统计、恶意软件分析和线性模型等。
该课程结构强调理论与实践结合，注重专业技能培养，并通过实习年增强职业能力。
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