本课程帮助你培养应用数学、编程、统计学和数据分析方面的扎实技能，非常适合喜欢解决问题、处理数据并迎接挑战的学生。你将学习如何运用数学发现规律，分析各行业的数据，并应用机器学习与人工智能领域的前沿技术。编程是课程的重点之一，你将掌握高效处理大规模数据集的能力。
课程设置灵活：只要满足要求，你可以在初期在相关专业之间转换。通过辅导课、学术导师以及MASH中心提供的额外支持，你将获得充分的学习帮助。部分课程单元还允许你参与研究人员的实际项目，使你的学习内容紧跟最新进展。
你还将发展一系列宝贵的可迁移技能，如问题解决、团队合作和时间管理能力，同时提升编程和数据分析方面的专业技术。在最后一年，你或许还能使用高性能计算设施。
毕业生广受各行业欢迎，可在毕马威（KPMG）、英国航空（British Airways）和劳埃德银行集团（Lloyds）等企业担任数据科学家、分析师、精算师、教师或软件开发人员。许多人也选择继续深造。更多内容可通过巴斯大学数学虚拟体验页面了解。
国家/地区
英国
学校
巴斯大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
统计
学制
3年
学费
32,000英镑
申请要求
中国学生申请需满足以下学术背景要求之一：
1. 高考成绩：总分达80%，其中数学（理科）不低于85%，另一门定量学科不低于80%；
2. AST考试：三科成绩分别不低于230、230、210，其中数学须达230，另一门定量学科不低于210；
3. A-Level或IB课程：接受国内外完成的A-Level（AAA–AAA）或IB文凭（总分36分，高阶课程含数学分析与方法，具体分数要求依数学成绩而定）。
若未达到上述要求，可考虑修读国际预科课程（需个案评估）。
1. 高考成绩：总分达80%，其中数学（理科）不低于85%，另一门定量学科不低于80%；
2. AST考试：三科成绩分别不低于230、230、210，其中数学须达230，另一门定量学科不低于210；
3. A-Level或IB课程：接受国内外完成的A-Level（AAA–AAA）或IB文凭（总分36分，高阶课程含数学分析与方法，具体分数要求依数学成绩而定）。
若未达到上述要求，可考虑修读国际预科课程（需个案评估）。
语言要求
雅思：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 |
托福iBT：总分90分，四个单项均不低于21分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 90 | 21 | 21 | 21 | 21 |
学术英语水平考试（PTE Academic）：总分62，各单项不低于59分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 62 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
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
本课程为期三年，从2026年9月开始，至2029年结束，迎新周于2026年9月21日开始。课程结构由多个学习单元组成，每年需修满120学分（60 ECTS学分），总计360 ECTS学分。学分通常平均分配至两个学期，每学年包含约1,200小时的学习时间，涵盖授课与自主学习。
第一年为必修课，包括“核心纯数学与应用数学A”和“B”（各15学分）、“统计与数据科学1A”和“1B”（各15学分），共60学分。
第二年包含必修单元：“微分方程与向量微积分”（10学分）、“数据科学导论”（5学分）、“机器学习1”（5学分）、“统计学2A”（10学分）和“统计学2B”（5学分），合计35学分；另有25学分的选修课，用于个性化学习方向。
第三年必修课包括：“应用数据科学”（5学分）、“机器学习2”（5学分）、“统计建模与数据分析3A”和“3B”（各10学分），共30学分；另有30学分的选修单元，支持深入专研特定领域。
学校可能根据学生反馈、研究进展或认证要求调整课程内容，并将依规通知重大变更。
第一年为必修课，包括“核心纯数学与应用数学A”和“B”（各15学分）、“统计与数据科学1A”和“1B”（各15学分），共60学分。
第二年包含必修单元：“微分方程与向量微积分”（10学分）、“数据科学导论”（5学分）、“机器学习1”（5学分）、“统计学2A”（10学分）和“统计学2B”（5学分），合计35学分；另有25学分的选修课，用于个性化学习方向。
第三年必修课包括：“应用数据科学”（5学分）、“机器学习2”（5学分）、“统计建模与数据分析3A”和“3B”（各10学分），共30学分；另有30学分的选修单元，支持深入专研特定领域。
学校可能根据学生反馈、研究进展或认证要求调整课程内容，并将依规通知重大变更。
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