2024重磅offer来袭！恭喜X同学在硕士留学申请中斩获伦敦大学学院UCL能源系统与数据分析硕士录取！

一、offer详情

【优越君提示】

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专业介绍：

该课程通过数据分析的视角，对能源系统进行学术领先和工业相关的研究。在大数据和海量计算能力的推动下，高级分析有可能改变能源系统的设计、运营和维护方式。学生将从中获得技能和知识，以释放能源大数据的变革潜力，并了解它如何重塑能源行业。

语言要求：

雅思：总分 7.0 分，单项不低于 6.5 分

托福：总分 96 分，阅读和写作 24/30，口语和听力 22/30

伦敦大学学院国际硕士预科课程：总分70%，考试的每个部分至少达到65%

伦敦大学学院学前英语课程：总分 70%，每个部分至少 65%

三、留学顾问专业点评

优越上海顾问Celina：

能源系统与数据分析理学硕士(ESDAMSc)是英国首个此类课程计划，将能源系统研究与数据科学结合起来。作为ESDA的学生，您将获得对能源系统的多部门、多向量的理解，同时开发高级统计和机器学习技能，并获得数据分析的实际经验。

需要申请者至少具有二等以上的学士学位或同等标准的海外资格。

二、背景提升项目推荐

如果你想申请UCL，除了专业学术背景过关，软实力也需重视起来。尤其是背景较弱或者想提升录取成功率的同学，优越老师根据以往经验为你推荐下面这个背提项目。

1、本课题适合数据科学、大数据、电子信息工程、信息管理系统、数据库等专业或对上述专业感兴趣的学生;建议学生需要具备微积分、线性代数、概率论与数理统计基础，并能够熟练使用Python编程

2、课题将涵盖联合学习的基本架构和算法，介绍对联合学习算法进行设计分析时所需的主要工具，讲解现有的计算框架，并结合自动驾驶等案例体现联合学习的实战应用。针对未来有意从事人工智能、机器学习相关行业及科学研究的学生，本课题将提供必要准备和坚实基础。

3、去中心化机器学习，尤其是联邦学习，在广泛的机器学习社区中具有巨大的实践和理论兴趣。本课程重点介绍这一新兴研究领域的概述，并提供一组独立的讲座，重点关注关键的先决条件，例如监督学习和模型训练的优化。它以教程的方式介绍了从集中式范式向去中心化 ML 的过渡，并附有插图和示例。

4、项目收获：7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习+项目报告;优秀学员获主导师Reference Letter;EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导(可用于申请);成绩单与结业证书

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