本理学士数据科学课程由英国数学研究领域排名前五的大学提供，数学教学排名全球前十（QS 2024）。该课程旨在培养您在数学、统计学和计算方面的技能，以应对现实世界中的数据挑战，并为金融、医疗、科技等领域的职业发展做好准备。您将向顶尖专家学习，修读《数据科学数学工具》、《高级线性建模》和《机器学习》等理论与实践相结合的课程。本专业具有跨学科性质，由布里斯托科学计算研究所及行业合作伙伴支持，让您接触真实问题。课程获得英国数学学会（IMA）和皇家统计学会（RSS）认证，提升您的专业认可度。国际学生可申请3000英镑的“Think Big”奖学金。有关职业发展和学生体验的更多信息，请访问课程官网。
国家/地区
英国
学校
布里斯托大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
3年
学费
第一年学费为31,300英镑
申请要求
中国学生申请该课程需满足以下学术背景要求：持有高中毕业证书，并完成至少三门AP考试。若课程要求数学，则必须提供AP Calculus BC成绩且达到5分；如需另一门数学/科学相关科目（如物理），可使用AP Physics 1、AP Physics 2或两门AP Physics C中的任意组合。所有AP科目成绩均须达到5分，同时高中阶段学业表现优异，需提供学校成绩单作为证明。
语言要求
总分6.5，各单项不低于6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
总分88，阅读20，听力19，口语22，写作22
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 88 | 20 | 19 | 22 | 22 |
总分67，各项不低于6.4
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 67 | 64 | 64 | 64 | 64 |
总分4.5，各项不低于4.5
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 | 4.5 |
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  129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
该课程为面向2026/27学年入学学生的数据科学理学士（BSc Data Science）本科项目，学制三年，总学分120学分/每年，共360学分。
第一年（必修为主）：
6门20学分必修课，涵盖编程（C/C++、R）、矩阵代数、应用分析（A/B）、概率统计及科学计算入门，全部安排在教学模块TB-1至TB-4中，夯实数学、统计与编程基础。
第二年（核心深化+有限选修）：
5门20学分必修课，聚焦统计推断、概率进阶、数据科学视角、线性建模与机器学习算法；另需从3门20学分选修课中任选1门（如编程与数据分析、科学大观念或全球危机议题），拓展跨学科视野。
第三年（高度个性化）：
须完成1个20学分的统计类项目（通常为MATH30009小组项目，特殊情况下可选MATH32200个人项目）；再从13门20学分选修课中选修总计100学分（含最多20学分Level 5课程），覆盖贝叶斯建模、时间序列、金融数学、机器学习、优化、信息论及量子信息等前沿方向，强调专业深度与自主规划。
整体结构体现“基础→核心→专精”递进路径，兼具严谨数理训练与数据科学实践能力培养。
第一年（必修为主）：
6门20学分必修课，涵盖编程（C/C++、R）、矩阵代数、应用分析（A/B）、概率统计及科学计算入门，全部安排在教学模块TB-1至TB-4中，夯实数学、统计与编程基础。
第二年（核心深化+有限选修）：
5门20学分必修课，聚焦统计推断、概率进阶、数据科学视角、线性建模与机器学习算法；另需从3门20学分选修课中任选1门（如编程与数据分析、科学大观念或全球危机议题），拓展跨学科视野。
第三年（高度个性化）：
须完成1个20学分的统计类项目（通常为MATH30009小组项目，特殊情况下可选MATH32200个人项目）；再从13门20学分选修课中选修总计100学分（含最多20学分Level 5课程），覆盖贝叶斯建模、时间序列、金融数学、机器学习、优化、信息论及量子信息等前沿方向，强调专业深度与自主规划。
整体结构体现“基础→核心→专精”递进路径，兼具严谨数理训练与数据科学实践能力培养。
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