培养目标
这门创新的数据科学理学硕士课程为来自广泛学科的毕业生提供了发展数据科学技能的机会。我们的目标是帮助您发展成为敏捷、熟练的数据科学家，擅长在各种环境中工作，并能够应对挑战并从跨学科团队合作中获得回报。
学术界、政策制定者和工业界越来越多的证据表明，“环境情报 (EI)”是一个具有全球战略重要性的新兴研究领域。其主要目的是了解环境、气候、自然生态系统、人类社会和经济系统以及健康之间复杂的相互作用并做出反应。
主要关注领域包括：
气候变化（例如弹性城市、清洁能源、智能交通选择、可持续生产）。
生物多样性和保护（例如栖息地保护和恢复、污染控制、实现自然资本）、自然灾害（例如预测和预报、预警系统、弹性基础设施）。
环境与健康（例如空气质量、水和卫生、社会和环境不平等）。
根据曼彻斯特大学的研究优势，该途径的目的是为您准备跨前沿数据科学和环境科学技术的新的和令人兴奋的培训，以整合多个复杂的数据源，并创建工具，为未来的环境做出明智的决策系统。
申请截止日期
第一轮：2021 年 12 月 3 日
第二轮：2022 年 1 月 14 日
第三轮：2022 年 3 月 18 日
第四轮：2022 年 4 月 29 日
第五轮：2022 年 7 月 1 日
第六轮：2022 年 8 月 19 日
录取要求
1.学费：£27,500/项目
2.语言：雅思7.0（6.5），托福100（22）
会考虑不符合这些分数的申请者，但您可能需要在课程开始前完成曼彻斯特大学的学期前英语语言课程。
要考虑参加本课程的学前英语语言课程，我们需要以下最低雅思（学术）分数：
6 周预备课程：雅思总分 6.5，单项 6.0
10 周预备课程：雅思总分 6.0，三个小分 6.0，只能有一个小分 5.5
如果您尚未完成当前的学术学习并且有兴趣学习学前课程，您必须持有雅思 UKVI（学术）考试证书，以确保您有资格获得单独的英语语言课程签证。
3.高于 2:1 荣誉学位（或海外同等学历）
在您的申请中，您应该证明在三个领域的才能、知识和/或兴趣：
数据分析和/或统计；
计算科目； 和
路径的具体要求。
这些可以通过本科和高中阶段的课程单元或专业经验来证明。
对于此途径，我们希望申请人证明对与环境分析相关的主题感兴趣和/或有经验。 例子是：
在环境主题主题（例如环境、气候、自然生态系统、人类社会和经济系统和健康）方面的工作经验
有数据科学、GIS 或基于环境的数据分析工作经验
环境主题方法或主题培训的证据
4.4 年学士学位，最低平均成绩在 82-90% 之间，来自排名良好的机构。
课程列表
| 中文 | 英文名 | 类型 |
|---|---|---|
| 机器学习和统计学 | Machine Learning and Statistics | |
| 了解数据库 | Understanding Databases | |
| 了解数据及其环境 | Understanding Data and their Environment | |
| 应用数据科学 | Applying Data Science |
