科学计算与数据科学理学硕士 MSc Scientific Computing with Data Science

布里斯托大学科学计算与数据科学理学硕士项目建立在以布里斯托大学作为超级计算、数据科学和数据密集型研究的世界级中心的独特优势和设施之上，培养学生在编码、机器学习和高性能计算方面的技能，并学习如何将这些技能应用于来自各个科学领域的前沿计算问题。

科学计算是一个跨学科领域，它使用计算机科学、数据科学和数字技术来解决广泛学科领域的问题，包括数学、工程学、生物学、物理学、化学、地理和地球科学。无论学生的科学背景如何，布里斯托大学科学计算与数据科学理学硕士项目将在编码和数据科学方面提供培训，以学生的核心科学知识为基础，并让学生充分了解结合这些技能可以取得的成果。

学生将掌握现代编程语言、数据科学和机器学习算法，并将它们应用于所选择的科学领域的问题。学生将了解科学计算和数据科学中涉及的主要软件工程概念和原理，并使用它们对复杂的科学系统进行建模，从而在竞争激烈且瞬息万变的劳动力市场中占据优势。通过项目工作、工业网络和访问建立联系，一旦获得资格，便会开辟更多的工作机会。

学生的大部分核心教学将由位于科学学院的与布里斯托尔科学计算 (BriSC) 相关的学者提供。BriSC 汇集了来自全校的专家，他们的教学和研究重点是将最新的计算技术应用于关键科学问题，例如地球大气层的变化、分子的反应或星系的形成方式。以实践为基础的编程语言和计算技术的学习最为有效。因此，该计划中的计算单元主要通过交互式研讨会和学生主导的活动提供，并辅以研讨会和教程。

具有自然/物理科学（如化学、物理、地球科学、地质学、地理科学、环境科学）和生命科学（如生物化学、药理学、分子生物学、计算生物学、生物物理学、细胞生物学、分子生物学、生理学、解剖学、动物学、植物科学、神经科学、心理学、病毒学、微生物学、免疫学、医学）背景。也可以考虑工程学（不是计算机科学）或数学和统计学背景。必须证明本科期间的数学能力，通过至少有一个数学课程达到一定成绩。先前的计算知识不是必需的。