本课程为位于伦敦市中心的人工智能与数据科学理学硕士（MSc），旨在培养学生在商业与社会中负责任且高效地应用人工智能的能力。随着人工智能迅速变革各行各业并产生海量数据，本课程聚焦于将这些数据转化为现实价值——不仅教授学生如何构建人工智能模型与算法，更注重培养学生识别机遇、解决实际问题，以及向非技术背景的决策者清晰传达分析洞见的能力。课程涵盖人工智能核心理论与实践应用，并提供网络安全、物联网（IoT）、设计或体育创新等方向的可选专业模块。学生将与来自不同背景的同学及英国拉夫堡大学伦敦校区的资深教师共同学习，在此过程中提升团队协作、批判性思维与问题解决能力。地处伦敦科技中心，学生可便捷接触来自医疗健康、金融、初创企业等领域的行业领袖，获得丰富的业界人脉资源与真实场景的学习机会。毕业生将兼具扎实的技术能力、数据分析素养与卓越的沟通技巧，从而胜任工程、零售等传统行业，乃至应对气候变化、公共卫生等全球性挑战的具有影响力且面向未来的多元化职业发展。
国家/地区
英国
学校
拉夫堡大学伦敦校区
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
25,900英镑/年
申请要求
该硕士项目要求申请者拥有相关学科（如数字技术、工程、数学、科学、金融、经济或市场营销）的学士学位，且最终均分不低于50%（相当于英制2:2荣誉学位）。其他专业背景（如商科、管理学及社会科学）的申请者也可个案审核。
针对中国学生：需持有四年制学士学位。录取均分要求依据本科院校在软科世界大学学术排名（Shanghai Ranking）中的位置而定——
- 排名前250高校：均分67%-80%；
- 排名251-500高校：均分70%-83%；
- 排名501+高校：均分75%-86%。
附属学院学生按所属大学排名对应上述标准。部分专注商科、管理、金融或创意艺术的中国高校享有特殊考量（仅限体育、运动与健康科学学院及体育商业研究所课程）。未达标的申请人若具备相关学位、核心课程成绩优异或丰富相关工作经验，亦可能被酌情考虑。
针对中国学生：需持有四年制学士学位。录取均分要求依据本科院校在软科世界大学学术排名（Shanghai Ranking）中的位置而定——
- 排名前250高校：均分67%-80%；
- 排名251-500高校：均分70%-83%；
- 排名501+高校：均分75%-86%。
附属学院学生按所属大学排名对应上述标准。部分专注商科、管理、金融或创意艺术的中国高校享有特殊考量（仅限体育、运动与健康科学学院及体育商业研究所课程）。未达标的申请人若具备相关学位、核心课程成绩优异或丰富相关工作经验，亦可能被酌情考虑。
语言要求
* 该校标准的雅思英语语言要求为总分6.5，各项小分不低于6.0（阅读、写作、听力和口语）。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.0 |
**2026年1月21日前参加的考试：** 总分88，各单项不低于21 **2026年1月21日起参加的考试：** 总分4.5，写作和听力不低于4.5，口语和阅读不低于4.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 88 | 21 | 21 | 21 | 21 |
总分65，各单项不低于61。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 65 | 61 | 61 | 61 | 61 |
2026年1月21日起参加的考试： 总分4.5，写作和听力不低于4.5，口语和阅读不低于4.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
新托福 | 4.5 | 4 | 4.5 | 4 | 4.5 |
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 | - | 2026-08-24  0天 | 已截止 |
课程描述
以下是该课程第一学期（Semester 1）的结构化中文概述：
第一学期（共45学分）
✅ 必修模块（共3门，每门15学分）：
- 编程基础（15学分）：培养解决实际应用问题的编程能力与计算思维。
- 人工智能与数据分析原理（15学分）：讲授数据处理基础及其在AI与数据分析中的应用，为学习AI算法和分析技术奠定理论与实践基础。
- 重大挑战（15学分）：围绕联合国可持续发展目标（SDGs），结合拉夫堡大学“共创更美好未来”战略，开展跨学科探究；鼓励学生针对全球性议题（如气候变化、不平等、健康等）提出创新性、可行性解决方案。
🔹 选修模块（三选一，15学分）：
- 设计创新：聚焦以人为本的设计思维与工具，提升识别与实现创新机会的能力；
- 体育数据分析导论：通过Python与R学习体育数据清洗、可视化（如热力图、空间分布图）及基础统计分析，案例涵盖NBA、英超（EPL）、MLB、IPL等顶级联赛。
整体课程强调实践性、跨学科性与社会影响力，融合技术能力培养（编程、AI、数据分析）与人文思辨（可持续发展、创新设计、全球挑战）。
第一学期（共45学分）
✅ 必修模块（共3门，每门15学分）：
- 编程基础（15学分）：培养解决实际应用问题的编程能力与计算思维。
- 人工智能与数据分析原理（15学分）：讲授数据处理基础及其在AI与数据分析中的应用，为学习AI算法和分析技术奠定理论与实践基础。
- 重大挑战（15学分）：围绕联合国可持续发展目标（SDGs），结合拉夫堡大学“共创更美好未来”战略，开展跨学科探究；鼓励学生针对全球性议题（如气候变化、不平等、健康等）提出创新性、可行性解决方案。
🔹 选修模块（三选一，15学分）：
- 设计创新：聚焦以人为本的设计思维与工具，提升识别与实现创新机会的能力；
- 体育数据分析导论：通过Python与R学习体育数据清洗、可视化（如热力图、空间分布图）及基础统计分析，案例涵盖NBA、英超（EPL）、MLB、IPL等顶级联赛。
整体课程强调实践性、跨学科性与社会影响力，融合技术能力培养（编程、AI、数据分析）与人文思辨（可持续发展、创新设计、全球挑战）。
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