在南安普顿大学攻读数据科学硕士课程，成为一名具备行业、政府或学术界所需技能的数据科学家。您将学习数据挖掘、机器学习和数据可视化的前沿技术，并掌握运用数据解决现实问题的能力。您可将所学技能应用于社交媒体、开放政府或数据新闻等领域。
南安普顿大学在全球范围内以其数据科学领域的专业实力而著称，本课程涵盖该领域成功发展所需的所有核心主题。您将师从专家，学习深度学习、智能代理、计算金融和在线社交网络等领域的最新研究成果。灵活的选修模块使您能够根据自身职业目标定制课程内容。
您将可以使用专用实验室、高性能计算资源，并获得大规模数据分析的支持。本课程定期更新以确保教学质量，并受英格兰学生事务办公室（OfS）监管。
您的课程负责人Luis-Daniel Ibáñez博士是大数据管理和众包领域的专家，将在整个学习过程中为您提供坚实的学术指导。
国家/地区
英国
学校
南安普顿大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
1年
学费
35,000英镑/年
申请要求
申请者需持有计算机科学或相关专业（如计算机工程、软件工程、数学/统计学、物理学）的英国一等或二等一荣誉学士学位（均分65%以上）。此外，还需在以下两门课程中取得至少65%的成绩：1门编程课程（如Python、Java、C++等）和1门高等数学课程（建议为统计与概率）。
针对中国学生，仅接受来自A、B或C类院校的学士学位申请者。具体均分要求根据院校所属 tier 而定：A类院校需70%以上，B类75%以上，C类80%以上，方可视为等同于英国2:1学位。若所在院校未列于名单，则按D类处理，需88%以上。
针对中国学生，仅接受来自A、B或C类院校的学士学位申请者。具体均分要求根据院校所属 tier 而定：A类院校需70%以上，B类75%以上，C类80%以上，方可视为等同于英国2:1学位。若所在院校未列于名单，则按D类处理，需88%以上。
语言要求
总分：6.5，阅读：6.0，写作：6.0，口语：6.0，听力：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：92，阅读：22，写作：21，口语：23，听力：21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 92 | 22 | 21 | 23 | 21 |
总分：68，阅读：64，写作：64，口语：64，听力：64
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 68 | 64 | 64 | 64 | 64 |
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 | - | 2026-08-19  0天 | 已截止 |
课程描述
该课程为第一学年必修与选修模块列表。学生必须学习以下必修模块：数据可视化（COMP6234）、数据科学基础（COMP6235）、机器学习基础（MSc）（COMP6245）、MSc项目与论文（ECSP6003）、机器学习技术（MSc）（COMP6246）以及研究方法与项目准备（ECSP6002）。这些模块涵盖数据科学的核心知识，包括数据可视化、机器学习理论与实践、研究方法及毕业项目准备。
此外，学生必须从以下选修模块中选择部分课程：高级数据库（COMP3211）、高级机器学习（COMP6208）、算法博弈论（COMP6207）、贝叶斯、主动与强化学习（COMP6257）、数据经济（COMP6265）、数据挖掘（COMP6237）、深度学习技术（COMP6252）、可微分编程与深度学习（COMP6258）、复杂性演化（COMP6202）、量子计算导论（COMP6264）、AI系统的知识图谱（COMP6256）、自然语言处理（MSc）（COMP6253）、机器学习优化（COMP6260）、计算机科学中的仿真建模（COMP6216）以及社交媒体与网络科学（COMP6250）。选修模块提供在人工智能、数据管理、网络分析和前沿计算技术等领域的深入学习机会。
此外，学生必须从以下选修模块中选择部分课程：高级数据库（COMP3211）、高级机器学习（COMP6208）、算法博弈论（COMP6207）、贝叶斯、主动与强化学习（COMP6257）、数据经济（COMP6265）、数据挖掘（COMP6237）、深度学习技术（COMP6252）、可微分编程与深度学习（COMP6258）、复杂性演化（COMP6202）、量子计算导论（COMP6264）、AI系统的知识图谱（COMP6256）、自然语言处理（MSc）（COMP6253）、机器学习优化（COMP6260）、计算机科学中的仿真建模（COMP6216）以及社交媒体与网络科学（COMP6250）。选修模块提供在人工智能、数据管理、网络分析和前沿计算技术等领域的深入学习机会。
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