数据科学家运用编程、分析和设计技能来解决现实世界中的问题——例如应对气候变化、疾病检测、改善客户体验以及优化生产流程。随着大数据、人工智能（如ChatGPT和Bard）以及预测分析技术的迅速发展，组织现在能够实现任务自动化、预测趋势，并更有效地与客户互动。然而，数据量的不断增长和复杂性的提升也带来了如何充分利用这些数据的新挑战。
为了应对这些挑战，企业依赖具备专业技能的数据科学家，将原始数据转化为有意义的洞察。本数据科学学位课程将为你提供编程、统计学、软件工程和数据管理方面的核心技能，同时涵盖机器学习、人工智能、深度学习、分布式系统和网络安全等高级知识。你还将学习如何以合乎伦理的方式处理数据，理解法律标准，并清晰地传达数据驱动的解决方案——为你在数据主导的世界中取得成功做好充分准备。
国家/地区
英国
学校
阿伯丁大学
专业大类
工科
专业阶段
专业细分类
数据科学
学制
48个月
学费
24,800英镑
申请要求
中国学生申请需满足以下学术背景要求：
- 文科与社会科学、理科、工程类：高中毕业成绩均分80%以上；其中理科需两门科学科目达80%以上，工程类需数学和物理均达80%以上。
- 法学：高中毕业成绩均分85%以上。
- 医学：具体要求另行说明。
此外，也接受高考（GAOKAO）优秀成绩作为替代方案。
- 文科与社会科学、理科、工程类：高中毕业成绩均分80%以上；其中理科需两门科学科目达80%以上，工程类需数学和物理均达80%以上。
- 法学：高中毕业成绩均分85%以上。
- 医学：具体要求另行说明。
此外，也接受高考（GAOKAO）优秀成绩作为替代方案。
语言要求
总分 - 6.0，其中：听力 - 5.5；阅读 - 5.5；口语 - 5.5；写作 - 6.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 6.0 |
总分 - 78，其中：听力 - 17；阅读 - 18；口语 - 20；写作 - 21
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 78 | 18 | 17 | 20 | 21 |
总体 - 59，其中：听力 - 59；阅读 - 59；口语 - 59；写作 - 59
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 59 | 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
阿伯丁大学一年级本科课程包括以下科目：
- 入学指南（PD1002）：专为第一年学生设计的在线课程，耗时约2–3小时，内容涵盖校园导览、平等与多样性、MySkills技能发展、健康安全、网络安全及学术诚信。完成课程后将在成绩单上标注“已完成”。
- 编程1（CS1032）：15学分，分两部分授课。第一部分介绍编程基础，包括算法、数据结构和基本编程概念；第二部分侧重科学与工程类学生的专业议题和安全知识。
- 微积分1（MA1005）：15学分，涵盖极限、微分、连续性以及函数极值等内容，进度较快，适合有初步数学基础的学生。
- 代数（MA1006）：15学分，介绍复数、矩阵及线性代数的基本概念，为数学、物理、计算机科学、化学和工程等学科提供数学基础。
- 面向对象编程（CS1527）：15学分，基于前期编程知识，深入学习面向对象编程、数据结构与算法实现，并引入基础软件工程实践，通过持续评估提升解决复杂问题的能力。
- 微积分2（MA1508）：15学分，介绍积分学、数列与级数理论及其在函数分析中的应用，并引入多元函数的基本理论。
- 理解数据（ST1506）：15学分，面向一、二年级学生，教授数据汇总、解释方法，涵盖抽样策略、概率、置信区间与假设检验，结合RStudio进行每周上机实践，强调数学背景但不要求高深数学水平。
- 入学指南（PD1002）：专为第一年学生设计的在线课程，耗时约2–3小时，内容涵盖校园导览、平等与多样性、MySkills技能发展、健康安全、网络安全及学术诚信。完成课程后将在成绩单上标注“已完成”。
- 编程1（CS1032）：15学分，分两部分授课。第一部分介绍编程基础，包括算法、数据结构和基本编程概念；第二部分侧重科学与工程类学生的专业议题和安全知识。
- 微积分1（MA1005）：15学分，涵盖极限、微分、连续性以及函数极值等内容，进度较快，适合有初步数学基础的学生。
- 代数（MA1006）：15学分，介绍复数、矩阵及线性代数的基本概念，为数学、物理、计算机科学、化学和工程等学科提供数学基础。
- 面向对象编程（CS1527）：15学分，基于前期编程知识，深入学习面向对象编程、数据结构与算法实现，并引入基础软件工程实践，通过持续评估提升解决复杂问题的能力。
- 微积分2（MA1508）：15学分，介绍积分学、数列与级数理论及其在函数分析中的应用，并引入多元函数的基本理论。
- 理解数据（ST1506）：15学分，面向一、二年级学生，教授数据汇总、解释方法，涵盖抽样策略、概率、置信区间与假设检验，结合RStudio进行每周上机实践，强调数学背景但不要求高深数学水平。
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