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地球能源(機器學(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

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：高

7 QS 2023 4 TIMES 2023

項目簡介

入學(xué)時間	項目時長	項目學(xué)費
9月	1年	￡41,750

申請時間

2024Fall

- 開放時間

2024-05-24 Round1

2024Fall Round1 開始時間：- 結(jié)束時間：2024-05-24 申請已結(jié)束

項目官網(wǎng)

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

語言要求

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

其它要求

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

多鄰國英語測試：

標準水平：總分 115 分，任何分數(shù)段均不低于 105 分

高水平：總分 125 分，任何分數(shù)段均不低于 115 分

國際 ESOL 語言證書

標準：ESOL B2 測試（聽力、閱讀、寫作、口語），高分通過

高級：ESOL C1（聽力、閱讀、寫作、口語），所有部分均及格。

培養(yǎng)目標

在本碩士課程中，您將了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(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)值方法和機器學(xué)習(xí)如何幫助解決該領(lǐng)域的問題。您將有機會在地質(zhì)實地考察中將這些概念應(yīng)用到實際環(huán)境中，并在自己選擇的領(lǐng)域開展獨立項目。您還將提高 Python 編程技能，以解決與地下過程相關(guān)的數(shù)值問題，并設(shè)計與能源技術(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	課程介紹	Curriculum
1	Python 數(shù)值編程	Numerical Programming in Python
2	數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)	Data Science and Machine Learning
3	計算數(shù)學(xué)	Computational Mathematics
4	計算/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	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