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地球能源(機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué))理學(xué)碩士

MSc Geo-Energy with Machine Learning and Data Science

所屬學(xué)院：地球科學(xué)與工程系

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

7 QS 2023 4 TIMES 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1年	￡41,750

申請(qǐng)時(shí)間

2024Fall

- 開放時(shí)間

2024-05-24 Round1

2024Fall Round1 開始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2024-05-24 申請(qǐng)已結(jié)束

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.imperial.ac.uk/study/courses/postgraduate-taught/geo-energy-machine-learning-data-science/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5（標(biāo)準(zhǔn)） 7.0（高級(jí)）	L:6.0 \| R:6.0 \| W:6.0 \| S:6.0（標(biāo)準(zhǔn)） L:6.5 \| R:6.5 \| W:6.5 \| S:6.5（高級(jí)）
托福	92（標(biāo)準(zhǔn)） 100（高級(jí)）	L:20 \| R:20 \| W:20 \| S:20（標(biāo)準(zhǔn)） L:22 \| R:22 \| W:22 \| S:22（高級(jí)）

其它要求

地質(zhì)或物理學(xué)科或工程學(xué)科二等一級(jí)學(xué)位

多鄰國(guó)英語(yǔ)測(cè)試：

標(biāo)準(zhǔn)水平：總分 115 分，任何分?jǐn)?shù)段均不低于 105 分

高水平：總分 125 分，任何分?jǐn)?shù)段均不低于 115 分

國(guó)際 ESOL 語(yǔ)言證書

標(biāo)準(zhǔn)：ESOL B2 測(cè)試（聽力、閱讀、寫作、口語(yǔ)），高分通過(guò)

高級(jí)：ESOL C1（聽力、閱讀、寫作、口語(yǔ)），所有部分均及格。

培養(yǎng)目標(biāo)

在本碩士課程中，您將了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)如何徹底改變地下地球科學(xué)與工程研究。首先，您將學(xué)習(xí)地下地球科學(xué)與工程的基本過(guò)程和應(yīng)用。然后，您將研究數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)值方法和機(jī)器學(xué)習(xí)如何幫助解決該領(lǐng)域的問(wèn)題。您將有機(jī)會(huì)在地質(zhì)實(shí)地考察中將這些概念應(yīng)用到實(shí)際環(huán)境中，并在自己選擇的領(lǐng)域開展獨(dú)立項(xiàng)目。您還將提高 Python 編程技能，以解決與地下過(guò)程相關(guān)的數(shù)值問(wèn)題，并設(shè)計(jì)與能源技術(shù)相關(guān)的數(shù)值模型。該課程旨在滿足熱衷于將自己的技能應(yīng)用到該領(lǐng)域的數(shù)學(xué)家或科學(xué)家的需求。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	Python 數(shù)值編程	Numerical Programming in Python
2	數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)	Data Science and Machine Learning
3	計(jì)算數(shù)學(xué)	Computational Mathematics
4	計(jì)算/數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用	Applying Computational/Data Science
5	資源地質(zhì)學(xué)和地球物理學(xué)導(dǎo)論	Introduction to Resource Geology and Geophysics
6	多孔介質(zhì)中的流體和流體流動(dòng)	Fluids and Fluid Flow in Porous Media
7	地質(zhì)力學(xué)與壓力分析	Geomechanics and Pressure Analysis
8	能源地球科學(xué)與工程	Energy Geoscience and Engineering
9	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning