伦敦大学学院数据科学专业为解决数据驱动的问题引入了计算和统计方法。这个迅速扩大的领域包含了机器学习、深度学习、大数据分析，并且已经在电子商务、搜索/信息检索、自然语言建模、金融、生物信息学和人工智能的相关领域内应用。
伦敦大学学院数据科学专业课程
伦敦大学学院数据科学专业包含了核心的机器学习方法和统计学导论，同时还包含了一系列更加专业和高级的选修课，这些选修课包含了计算和统计建模方面的知识。研究项目由本校计算机科学系和各种业内合作企业所提供。
1.选修课：
(学生必须学习至少两个统计学可选模块(optional modules)的课程，由于部分课程不可选，因此学生也可以选择下方选修模块(elective modules)的课程。)
可选模块：
Applied Bayesian Methods ：(应用贝叶斯方法)
Business Analytics： (商务分析)
Cloud Computing：(云计算)
Decision & Risk ：(决策与风险)
Financial Data and Statistics：(金融数据与统计)
Machine Vision ：(机器视觉)等
2.必修课：
Applied Machine Learning： (应用机器学习)
Information Retrieval and Data Mining ：(信息检索与数据挖掘)
Introduction to Machine Learning ：(机器学习导论)
Introduction to Statistical Data Science ：(统计数据科学导论)
Dissertation/report： (论文与报告：所有的学生需要独立完成一个研究项目，该项目已一篇10，000-12，000字数的论文作为结束。)
伦敦大学学院数据科学专业申请条件
1.学术要求：
均分要求：拥有正规大学认可的本科学位(四年制)，且平均成绩至少占80%。
背景专业要求：申请人在一个相关学科(例如数学、计算机科学、工程学、物理学或者统计学)中获得英国二等甲荣誉学士或者以上的学位，该成通常等同于中国大学四年制本科均分85以上。该项目需要申请人具备数学知识，包括大一水平的线性代数和微积分。部分模块需要学生完成编程任务，因此高级编程语言(R/matlab/python)的先前编程经验会很有用的。相关的工作经验会被考虑。
2.语言要求：雅思：总分7.0，单项：听力：6.5；会话：6.5；阅读：6.5；写作：6.5
