【专业解析】伦敦大学学院（UCL）计算机相关专业（上）
计算机，火爆程度不亚于商科，每年申请的超超超大热门，无数同学梦寐以求的理想专业。如今，人们的衣食住行各方面都已离不开计算机，相关人才的需求也在不断扩大，行业本身蒸蒸日上。
作为老牌工业国家的英国，从19世纪至今，就一直在计算机和信息技术领域内处于世界领先地位；许多英国大学都与国际知名的公司建立了共同研发的合作关系，这使得更多学子可以在大学学习期间，就体验到计算机领域最顶尖的产品和研发水平。
在这样的时代背景下，前往英国学习计算机专业，无疑是一个相当不错的选择。
今天要跟同学们介绍的，就是伦敦大学学院（UCL）的计算机科学系（Computer Science）及其相关专业。
UCL的计算机科学系是研究领域内的全球领导者，其课程使学生认识到计算机在商业、工业、政府和科学等领域的重要性。UCL的师资力量强大，通过教学，他们成功用创新技术改变了被计算机渗透的现代生活。
在2014年卓越研究框架（REF）对接受评估的89所大学中评估中，UCL的计算机科学学科排名第一。伦敦大学学院的计算机科学在研究层次上的科研水平尤其高，其61％的研究工作被评为世界领先（最高类别）而且业界大佬不在少数，比如深度学习的教父级人物杰夫·辛顿（Geoffrey Hinton）从1998年开始，花了三年时间在伦敦大学学院建立了盖茨比计算神经科学中心。
通过UCL的硕士课程，学生会对计算机科学理论及相关应用技能有更深入的了解，提高自身在计算机技术领域的专业知识。
课程内容包括：与其他学生一起进行课程学习（如讲座，研讨会，教学和实验室工作），与行业客户一起解决来自现实问题的独特项目，以及独立完成有关学位的论文或项目。
来自该系的毕业生由于所获得的特殊知识、专业知识和技能，而受到雇主的强烈喜爱。
总的来说，从教学质量到师资力量，以及专业排名、就业情况等，UCL在计算机方面的实力都是毋庸置疑的，各位同学还在等待什么！
在对UCL的CS系进行了简单介绍后，接下来BestU就对相关的每个专业进行详细的分析。
内容较多，大家可以先码后读~
Computational Finance 计算金融
该项目相对较新，设立时间不长，不过申请热度大家都明白的。
学生将学习有关金融方面的计算方法，这是“量化”团队中金融行业成功事业的前提。Quants（开发分析师）设计和实现复杂的模型，并受到银行、基金经理、保险公司、对冲基金、金融软件和数据提供商的欢迎。
课程包括有关量化和建模技能的内容，它们对于量化在交易研究、监管和风险中的作用至关重要。该项目的独特之处在于：它提供了扎实的数学和统计基础，以及高级编程方面的知识。
毕业生通常在瑞士信贷、摩根大通、摩根士丹利和德意志银行等金融机构工作，担任金融分析师、应用程序开发人员、量化开发人员和业务经理。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Data Analytics
· Financial Engineering
· Financial Market Modelling and Analysis
· Numerical Methods for Finance
· MSc Computational Finance Project
选修课（选四）：
· Algorithmic Trading
· Applied Computational Finance
· Financial Institutions and Markets
· Machine Learning with Applications in Finance
· Market Microstructure
· Market Risk Measures and Portfolio Theory
· Networks and Systemic Risk
· Numerical Optimisation
· Operational Risk Measurement for Financial Institutions
· Probability Theory and Stochastic Processes
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求科学、数学、统计学、物理学、工程学或类似定量学科的2:1学士学位；编程是优势，但并非强制；考虑相关工作经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computational Statistics and Machine Learning 计算统计与机器学习
该项目主要教授高级分析和计算技能。项目在数学意味上严格且相关，旨在涵盖机器学习和统计的基本方面，并在信息检索、生物信息学、量化金融、人工智能和机器视觉方面提供潜在选择。
在课程学习过程中，学生可以习得机器学习和统计领域所需的基本原理和实践经验，毕业后将有机会解决与工业需求或前沿研究有关的问题，以此来发展自己的技能。
目前，该领域严重缺少人才，国内和世界对于掌握相关技能的毕业生都有强烈的需求。各行各业都特别需要统计和机器学习方面的人才，包括：金融，银行，保险，零售，电子商务，制药和计算机安全等。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Statistical Models and Data Analysis
· Supervised Learning
· MSc Computational Statistics and Machine Learning Project
选修课（选三至五）：
· Advanced Deep Learning and Reinforcement Learning
· Advanced Topics in Machine Learning
· Applied Machine Learning
· Approximate Inference and Learning in Probabilistic Models
· Graphical Models
· Information Retrieval and Data Mining
· Introduction to Deep Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Machine Vision
· Multi-agent Artificial Intellgience
· Probabilistic and Unsupervised Learning
· Selected Topics in Statistics
· Statistical Natural Language Processing
*注：学生必须在 Graphical Models 或 Probabilistic and Unsupervised Learning 中选修一门。
可选课：
· Affective Computing and Human-Robot Interaction
· Applied Bayesian Methods
· Bioinformatics
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Financial Engineering
· Numerical Optimisation
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Systems Engineering
· Statistical Computing
· Statistical Design of Investigations
· Statistical Inference
· Stochastic Methods in Finance
· Stochastic Methods in Finance II
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求2:1学士学位，且必须具有高度定量的主题，例如计算机科学、统计学、数学、电气工程或物理科学，也可以考虑相关的工作经验。学生必须熟悉本科水平的数学；尤其重要的是，候选人必须具有中级本科水平的统计学知识；候选人还应该精通线性代数和多元演算。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computer Graphics, Vision & Imaging 计算机绘图、视觉与成像
图形、视觉和成像领域之间的关系越来越紧密。UCL的该项目十分独特，它可以为学生提供来自世界一流专家的计算机图形学、几何处理、虚拟现实、机器视觉和成像技术方面的培训，使学生能够在其中一个领域专注的同时，在其他领域中也同样有所建树。
通过学习，学生可以了解计算机图形学和计算机视觉中新技术的开发和应用，以及它们所基于的基本数学原理。同时，也会了解可用的算法和方法范围，并针对新问题设计、开发和评估各种算法、新兴技术和应用。
课程为学生提供了最新技术，以支持计算机科学和工程领域的大量研发机会，例如多媒体应用、医学、建筑、电影动画和计算机游戏。市场研究表明，这些领域的领先公司需要此程序提供的深厚技术知识。就以往的就业情况而言，毕业生已经在迪士尼、索尼和西门子等全球公司找到了工作，也有许多人选择继续攻读博士。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Computer Graphics
· Image Processing
· Mathematical Methods, Algorithmics and Implementations
· Research Methods and Reading
选修课A（选一至二）：
· Machine Vision
· Virtual Environments
选修课B（选二至三）：
· Acquisition and Processing of 3D Geometry
· Computational Modelling for Biomedical Imaging
· Computational Photography and Capture
· Information Processing in Medical Imaging
· Introduction to Deep Learning
· Introduction to Machine Learning
· Inverse Problems in Imaging
· Robot Vision and Navigation
· Robotic Sensing, Manipulation and Interaction
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求相关学科的2:1学士学位，如计算机科学、数学、电气工程或物理科学，申请人应具备适当的数学和计算机编程技能，也可以考虑相关的工作经验。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
Computer Science 计算机科学
该项目在计算机科学理论与实用软件工程技能（包括针对工业或研究客户的团队合作）之间取得了平衡。学生通过计算机科学知识来补充第一学位课程，从而获得跨学科的工业职位和博士学位研究。学生被期望通过额外的研究和个人工作来补充他们的学习知识。
在教学过程中，学生将学习计算机体系结构、数据库、数据结构和算法中的模块，以此来学习计算机工作原理的基本方面，学生还将获得人机交互、应用程序设计和软件工程等领域的实践知识，以及开发现代语言的编程技能。
UCL计算机科学专业的毕业生声誉良好，行业联系紧密，他们在国际上受到特别重视。毕业生在各种组织中确保职业发展，如：全球IT咨询公司，城市银行的IT分析员，或制造业的IT专家。
具体的课程安排如下：
必修课：
· Algorithmics
· Architecture and Hardware
· Database and Information Management Systems
· Design
· Introductory Programming
选修课（选一至三）：
· Entrepreneurship: Theory and Practice
· Functional Programming
· Interaction Design
· Machine Learning for Domain Specialists
· Software Engineering
可选课（最多选二）：
· Affective Interaction
· Artificial Intelligence and Neural Computing
· Computational Photography and Capture
· Language Based Security
· Project Management for Engineers
项目为Full-time，时长一年。
录取方面，要求非计算机科学或信息技术背景，2:1学士学位，要求有适当的数学技能（至少达到数学A级）和分析能力，申请人必须具有良好的计算思维能力。雅思要求总分不低于7.0，小分不低于6.5。
