科学的菜单
入学要求
科学或相关学科四年制学士学位或同等学历，并在最后60学分中取得最低平均成绩:
- B(绩点3.00(4.33))项目选项
- 论文选项B+ (GPA 3.33，总分4.33)
申请人必须具有统计和计算科学方面的良好背景。理想的候选人应该是主修统计学，辅修计算机科学，或者反之亦然。至少，我们希望学生有几门统计学专业的本科课程和几门计算机科学专业的本科课程。需注意的是，大多数工程类应用统计学课程或MOOC统计类课程将不被视为符合条件。
未来的学生需要展示统计、数据结构和算法、数据库和R/Python软件包的工作知识。在汤普森里弗斯大学，证明这些知识的课程工作的例子是beplay苹果app下载数学2110(微积分III)，数学2120(线性代数)，统计2000(统计学概论)而且comp1231(计算机程序设计II)．
没有在母语为英语的国家的英语语言大学完成本科学位的申请人必须具备以下条件之一:
- 托福成绩最低570分，TWE成绩4.5分或更高。
- 网考成绩不低于88分，任何部分不低于20分。
- 雅思成绩至少6.5分，不低于6.0分。
- CAEL至少为70，没有子集低于60。
两封来自学者或专业人士的推荐信。信中应评论申请人的学术能力和记录，培训，研究/工作经验，特别是与统计，编程，数据分析，机器学习或AI相关的。一旦你的申请收到，你将从招生办公室收到一个提供给推荐人的参考表格链接。
所有之前就读的专上院校的正式成绩单-由该院校直接寄至汤普森里弗斯大学。beplay苹果app下载
导师要求:攻读论文选项的学生必须对他们的硕士论文有一个确定的导师。你可以探索的研究领域教师可用并联系一个潜在的导师在预期的研究领域。强烈鼓励与未来导师就研究课题、学习计划和资金支持进行沟通。学生选择论文选项必须有指定的导师(在提交申请之前或之后)，并应通知招生办确定的导师的姓名。否则，他们的申请将被认为是“不完整的”不递交入读委员会评审。如有疑问，请联系项目协调人．
- 符合最低学术要求但缺乏一些关键知识/技能的学生可能需要学习预科课程(预科课程可能与一些研究生课程同时学习)。成功完成预科课程(即B级或B级以上)将是继续学习该项目的必要条件，这些课程将不被计算为MSc数据科学项目的研究生学分。招生委员会与项目协调员协商后将决定需要参加的课程，以增加数据科学硕士项目的成功机会。
注:
- 上面列出的先决条件中指出的知识是绝对最低为了项目的成功。我们强烈鼓励学生包括知识地图的形式在他们的申请包中，注明他们从所有主题中所列出的课程或经验知识准备页面．缺少或不恰当完成的知识映射通常会被招生委员会认为是不利的。点击在这里以获取映射表单的示例。
- 只有上述最低要求的学生不太可能被录取。有竞争力的候选人将有一个独特的，专门的课程，大部分项目列在第三页知识地图的形式，标签为“所需的知识和技能”．
- 考生有责任向招生委员会说明所列课程涵盖了知识图谱表中所列的“深度覆盖”内容。如果课程名称对招生委员会来说不明显，招生委员会将会通过申请，除非提供澄清信息(例如，官方课程大纲或个人陈述中的解释)。只涉及知识图谱内容的课程，委员会会认为不受欢迎，应予以删去。
- 我们鼓励申请人提供补充文件，例如简历和研究报告/附加资格资料，如果这些文件包含额外资料，有助于评估申请人的资格。学生提交的文件应以支持准备四门核心课程的资料(程序结构)，并不应提交任何类似个人简介或兴趣陈述的内容。在特殊情况下，委员会可能会要求面试作为录取过程的一部分。