大数据/数据科学（Big Data/ Data Science），是一门高度交叉的学科，它融合了统计学、计算机科学、数学等多个领域的知识，通过数据分析为各类决策提供有力支撑。作为一门渗透性极强的领域，它不仅在理工科内部应用广泛，对经济、社会、医学等学科也都有深度的影响。
UCL DS 方向专业数量很多，其中Substanable Heritage （Data Science）MSc对转专业申请较为友好，即便本科并非相关背景，只要展现出对数据分析与应用的兴趣，也有机会被录取。
爱丁堡DS方向对本科课程有细分的要求
Data Science MSc，要求你本科须完成相当于60学分的数学课程：微积分、线性代数（向量和多维矩阵）、离散数学和数学推理（如归纳和推理、图论模型，证明）和概率（离散和连续概率、马尔可夫链等）。
High Performance Computing with Data Science MSc，要求相关专业背景（如计算机、信息学、物理、数学、工程、生物、化学和地球科学），精通C、c++、Python、Fortran 或Java中的至少一门编程语言，并且应该熟悉代数、线性代数以及概率和统计等数学概念。
Operational Research with Data Science MSc，要求数学、工程、计算机、物理、生物科学、经济或商业等量化背景，必须在大学里学习过概率和统计理论。
Statistics with Data Science MSc，要求数学、工程、计算机、物理、生物科学、经济或商业等量化背景，修读过大量的数学类课程，比如微积分、线性代数、概率、统计。
以上方向的申请者，本科均分通常需 80+，学校需在爱丁堡的官方 List 内，雅思一般要求 7.0。
曼大的MSc Data Science 也是有六个方向，不严格卡专业背景，但申请人需体现数据分析、统计学和计算机等方面的知识或兴趣，适合想转专业的学生。
MSc Health Data Science是要求相关专业背景，比如要求生物医学（包括流行病学、生物科学或医学/护理）背景。
布里斯托DS要求数学、计算机或工程相关专业，包括但不限于计算机科学、计算、数学、统计学、运筹学、数据科学、软件、工程、心理学、物理、化学、遗传学、生物学、神经科学、经济学、金融、会计、计量经济学、天体物理学、地质学/地球科学、土木、工程、机械工程、航空工程、化学工程、系统、工程、电子工程、电气工程、核工程、制造、工程、软件工程、采矿工程或医学，相当于英国2:1学位，但成绩稍低的申请人，如果有相关工作经验或研究生学历，也会被考虑。
KCL 的DS方向专业就两个，一个是Data Science MSc，要求计算机科学或其他相关定量学科（如数学、统计学、物理学、自然科学、电子工程、通用工程、运筹学，或两个此类学科的联合学位），如果学位分类较低，或者拥有不相关学科的学位，需要有相关工作经验，或提供相关的研究生资格。另外一个是 Big Data in Culture & Society MA。
华威DS方向本科院校需要在自家list上，主要的专业方向有Behavioural and Data Science （MSc）、Data Analytics （MSc）、Economics and Data Science (MSc)。
格拉斯哥、南安普顿、利兹、杜伦DS方向的专业普遍要求有相关背景，具体了解list和要求可以找梦马帮留学老师。
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