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帝国理工学院地球能源（机器学习与数据科学）理学硕士研究生offer一枚
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2024-01-03 09:43:55
录取详情
主要经历
1. 某校地理科学学院地理实习生
2. 某校地理科学学院地理实习生
3. 三峡集团工程建设及质量安全部实习生
4. 某高中地理实习老师
5. 香港大学交换：地理环境、机器人学相关课程
6. 课程论文：地震灾害预测方法选述
7. 课程论文：高黎贡山生态系统稳定性与风险评估
8. 科研项目：城市经济学中的空间定量分析与地理信息系统 (GIS) 的应用
9. 科研项目：地下地球科学中的数值模型与机器学习的应用
10. 课程论文：《基于线性回归和 AHP 法的斐济年度旅游收入相关性分析与确权》
11. 科创项目：矿坑生态修复区水生植被对重金属的富集特征及其修复效果
12. 数论研究：x^2+1型素数的分布规律
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项目简介
项目学费
46000英镑/年
项目时长
1年
入学时间
9月
申请要求
具有2:1学位，需要地质或物理科学学科，或工程学科背景<br>
还需要良好的定量背景证明（A-level数学至少达到Grade A或具备本科学位数学课程证明）和编码经验<br>
具有其他资格和相关专业或行业经验的申请者也可能被学校考虑
语言要求
类型
总分要求
小分要求
雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。
雅思
6.5
L:6 | R:6 | W:6 | S:6
托福
92
L:20 | R:20 | W:20 | S:20
PTE
62
L:56 | R:56 | W:56 | S:56
培养目标
<p>数据科学和机器学习正在彻底改变地下地球科学和工程的研究。帝国理工学院地球能源（机器学习与数据科学）理学硕士课程适合想要将自己的技能应用到这个领域的数学家、物理学家或计算机科学家，或者具有地球科学或工程背景，想要学习数据科学和机器学习工具和方法的学生，学生将学习地下地球科学和工程的基本过程和各种应用，同时学习将数据科学、数值方法和机器学习应用于该领域的问题，还将有机会将这些概念应用到现实世界的环境中。</p>
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