计算机专业向来是出国留学的热门专业，也是拥有良好就业前景的专业。中国现在是互联网强国，互联网的使用深入每一个人的日常生活之中；未来也将大力发展互联网科技，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合。 因此，传统的计算机科学硕士，如计算机科学、信息系统、信息安全、网络安全、计算机图形学、计算机视觉、软件工程，及其新兴的机器学习、人工智能、数据分析、多媒体技术、电子商务等，以及交叉的生物信息学、金融计算机等将持续火热。那么，英国哪些大学开设计算机硕士？英国计算机硕士有哪些分类，应该怎样选择？计算机专业硕士需要相同的专业背景申请吗？均分需要多少？有没有先修课的要求？英国大学众多，每个学校的要求也不尽相同，今天富富菌就把往期相关的推送汇总，做一期英国计算机专业硕士的专栏，想申请英国计算机专业硕士的，看这一篇就够啦！

首先，来看看英国大学计算机专业排名（CUG完全大学指南计算机科学专业）：

英国的计算机硕士，一般有以下几个分类：

1、计算机科学/高级计算机科学

Computer Science/Advanced Computer Science

计算机科学是计算机专业的综合，如果学生在学习时还没有明确的选择，可以选择这个基础专业，而且本科阶段很多大学也都是以计算机科学的专业来设置的。

2、网络安全/信息安全

Cyber Security/Information Security

在当今世界网络信息技术急速发展、网络经济风起云涌的时代，网络安全、信息安全问题成为了一个不可忽视的问题。如何保护重要机密文件?如何保护网络系统免受黑客和病毒的攻击?这些问题都是网络安全专业需要研究和学习的。

网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的博士学位。

3、软件工程/软件开发

Software Engineering/Software Development

软件产业是知识经济的代表，是附加值最高的产业。软件产业是中国重点发展的产业之一，政府对于软件产业的发展有很多的优惠措施和政策。无论是就业还是创业软件工程都是一个不错的选择。软件工程包含了软件测试、软件设计、软件编程等诸多方面。

软件开发专业主要培养具有一定计算机软硬件维护、网络组建、维护管理的高级实用技术型人才。毕业生适合的工作岗位是计算机程序设计师。适合于熟练地按照工程化的思路进行软件编制、软件测试的工作岗位，能担任各种企事业单位和各级工程建设部门、管理部门的计算机软件和硬件维护、网络的组建、维护等工作，也可从事计算机研究与应用、软件开发等方面的工作。就业范围很广泛，如计算机软件公司、具有软件开发能力的大型企业及事业单位、大专院校和科研院所。

4、信息系统/信息技术/信息工程

Information System/ Technology/Engineering

信息系统专业培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力，能在国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位等部门从事信息管理以及信息系统分析、设计、实施管理和评价等方面的高级专门人才。

信息系统是计算机领域最高端最综合的领域，它结合了企业管理、财务流程设计、生产流程设计、软件规划等多方面的知识。信息系统方面的人才广泛就业于 SAP、Oracle、IBM、德勤等世界性大公司和会计师事务所。

5、人工智能

Artificial Intelligence

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

人工智能将成为人类第三次科技革命至关重要的核心技术，成为未来主导人类社会各个行业的关键技术。在人工智能兴起和发展的时代背景下，党中央和国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，制定了人工智能的发展战略，推动人工智能跨越式发展，将“中国制造”向“中国创造”全面升级 。

6、多媒体技术

Multimedia Technology

多媒体技术是计算机科学领域中比较瓶中实际操作技能的专业，学生将能熟练进行计算机多媒体软件设计和开发、交互式多媒体作品的设计与制作的高级技术应用性专门人才为目标。 主要涉及课程有： 多媒体技术基础、微机原理、数据库基础、平面动画实用技术、计算机网络基础、图像处理实用技术、三维动画实用技术、网页设计制作、多媒体设计与创作、影视制作程序、多媒体制作工具使用、商业简报制作等，以及各校的主要特色课程和实践环节。 学生将来可以从事电影电视制作、电子出版、教育软件开发、商业简报制作、平面广告设计及其它多媒体应用领域的媒体集成与系统设计的工作。

7、数据分析

Data Analysis

全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳对大数据的定义：大数据是巨量的、高速率的和高度多样化的信息资产，大数据依赖于全新的技术（非传统技术）进行处理后，才能对决策、开发和优化起到支撑作用。

麦肯锡的一份研究报告指出，大数据挖掘相关技术包括A/B测试、众包（crowdsourcing）、数据融合（data fusion）、遗传算法（genetic algorithms）、机器学习（machine learning）、自然语言处理（natural language processing）、信号处理（signal processing）、模拟（simulation）、时间序列分析（time series analysis）以及可视化技术（visualization），设计计算机技术、通信、数学、统计等众多领域。

大数据的应用非常广泛，包括了大科学（一般指投资大，多学科交叉的大型的基础科学研究项目）、RFID（射频识别）、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等，发展前景十分广阔。

Big Data运用最成功的领域是e-Commerce，代表公司为阿里巴巴、Amazon等。另外还有各大航空公司，酒店连锁的reservation系统都加入了Big Data的运用。

常见就业公司：IBM, AT&T, Google, Facebook, Microsoft, EMC, Thompson- Reuters, Foursquare, Etsy and Twitter. 医药行业，金融行业，保险行业和证券等行业的数据分析也依赖于大数据。

8、计算机跟具体行业结合的交叉专业

1. 生物科学/医学相结合的交叉专业

生物信息学（Bioinformatics）

生物医学工程（ BiomedicalEngineering）

纳米科学与技术（Nanoscale Science and Technology ）

2. 金融、商科相结合的交叉专业

与金融的交叉学科：金融计算（Financial Computing）

金融系统工程（Financial Systems Engineering）

围绕以金融、IT管理开展的课程，毕业后较为适合做精算师，投身金融服务行业，比一般的纯金融学生更受雇主喜欢。

商科的交叉专业：

信息技术管理（IT Management）

电子商务（E-Business）

3. 通信专业： 电子与计算机交叉的专业

随着中国移动成为世界500强，中国通信行业的发展也开始异军突起，学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。

Q&A

1. 本科不是CS专业，硕士能否转CS专业？

可以的，很多英国大学的计算机硕士是针对本科没有计算机背景的同学来进行转专业申请的。

2. 本科不是CS专业读Data Science是否吃力？

其实大部分读Data Science的都不是CS出身，主要来自各种理工科专业：数学、自动化、机械工程等等，因此理工科出身应该不会有太大问题；来自商科或文科背景的会比较吃力，需要弥补相关专业知识，或者申请相对偏商科的Business Analytics。

3. 数据科学跟机器学习、人工智能是什么关系？ 现在人工智能、阿法狗、机器人等概念被媒体炒的越来越火，人人自危，无人超市、无人驾驶、智能投资经理等等，感觉大家的饭碗要被抢了。那么数据科学专业会学习如何做人工智能吗？

一般来说是不会的，数据科学虽然会涉及到一些机器学习、数据挖掘的算法，但主要是在应用层面，不会深入到研发新算法或开发人工智能系统的程度，主要是学习一些成熟的数据分析方法和工具，学习跟数据分析相关的编程技术，在工作中帮企业分析商业数据、市场数据、运营数据，或者帮金融机构分析金融数据，做投资决策等。如果是想研究机器人或者人工智能，请申请专门的机器人硕士项目或者人工智能方向比较强的计算机系。

4. 人工智能只是学计算机专业同学们的专属吗？

我的大学专业不是计算机，是不是就没有办法了呢？其实人工智能专业在机械工程、电气工程和计算机科学下均有开设：

首先是机械工程这个专业。该专业作为传统的工程技术，可以完成人用双手和双目以及双足双耳直接完成和不能直接完成的工作，而且完成得更快、更好。但人类智慧的增长并不减少双手的作用，相反地却要求手作更多、更精巧、更复杂的工作，从而更促进手的功能。手的实践反过来又促进人脑的智慧。在人类的整个进化过程中，以及在每个人的成长过程中，脑与手是互相促进和平行进化的。人工智能与机械工程之间的关系近似于脑与手之间的关系。其区别仅在于人工智能的硬件还需要利用机械制造出来。

而如何控制这些制造出来的机器？

接下来是电气工程这个专业下的人工智能，电气工程自动化中的人工智能技术正好是研究该部分的润滑剂，它所关注的不仅是人工智能理论方面的延伸与研究，更能够解释出人工智能技术的本质问题。在电气工程下的人工智能技术所研究的范畴包含：电子应用、电子电气技术、研制开发、系统运行、信息处理以及自动控制等方面的因素。但是，在人工智能技术应用在电气自动化中时，会存在或多或少的问题，需要有针对性的进行解决和分析。

而计算机科学分支的人工智能，旨在创造可以解决计算问题，以及像动物和人类一样思考与交流的人造系统。无论是在理论还是应用上，都要求研究者在多个学科领域具备细致的、综合的专长，比如应用数学、逻辑、符号学、电机工程学、精神哲学、神经生理学和社会智力，用于推动智能研究领域，或者被应用到其它需要计算理解与建模的学科领域，如金融或是物理科学。

5. 机器人专业和人工智能专业的区别？

关于两个专业的区别很好概括：人工智能是系统，是靠编辑的；机器人是实物，靠开发的；

一个是系统，一个是实体。机器人不过是人工智能的一个载体，目前来说确实这两个专业都算是非常热门且缺口较大的专业，也因此不管是报考人工智能相关专业还是机器人相关专业，只要专业能力不错都很好就业的。

6. 机器人与人工智能的区别

什么是机器人？

机器人技术是处理机器人技术的一个分支，机器人是可编程机器，其通常能够自主地或半自主地执行一系列动作。

构成机器人有三个重要因素：

1. 机器人通过传感器和执行器与物理世界进行交互。

2. 机器人是可编程的。

3. 机器人通常是自主或半自主的。

通常机器人是自主的，但也有一些机器人不是，例如，Telerobots完全由操作人员控制，远程机器人仍然被归类为机器人的一个分支。这是机器人定义不是很清楚的一个例子，让专家们很难定义“机器人”的构成。有人说机器人必须能够“思考”并作出决定。但是，“机器人思维”没有标准的定义。要求机器人“思考”表明它具有一定程度的人工智能。

什么是人工智能？

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它涉及开发计算机程序来完成否则需要人类智能的任务。AI算法可以解决学习，感知，解决问题，语言理解和/或逻辑推理。

AI在现代世界中以许多方式使用，例如，AI算法用于Google搜索，Amazon推荐引擎和SatNav路线查找器，大多数AI程序不用于控制机器人。

即使AI用于控制机器人，AI算法也只是较大的机器人系统的一部分，它还包括传感器，执行器和非AI编程。

通常AI涉及一定程度的机器学习，其中算法通过使用已知的输入和输出，以某种方式“训练”以对特定输入进行响应，将AI与更传统的编程区分开来的关键方面是“智慧”，非AI程序只需执行一个定义的指令序列，AI程序模仿一些人类智力水平。

什么是人工智能机器人？

人工智能机器人是机器人与AI之间的桥梁，这些是由AI程序控制的机器人。

许多机器人不是人为智能的，直到最近，所有的工业机器人只能被编程为执行重复的一系列的运动。正如我们所讨论的，重复运动不需要人工智能。

非智能机器人的功能相当有限，AI算法通常需要允许机器人执行更复杂的任务。

非人工智能机器人

一个简单的协同机器人（cobot）是非智能机器人的完美例子。

例如，您可以轻松地编写一个cobot来拾取一个对象并将其放在其他位置。然后，cobot将继续以完全相同的方式选择和放置对象，直到将其关闭，这是一个自主的功能，因为机器人在编程之后不需要任何人工输入。但是，任务不需要任何智慧。

7. 人工智能专业和计算机专业区别

人工智能是新的专业学科，跟传统的计算机学科不太一样。

计算机专业比较笼统，有若干个专业方向，比如计算机硬件、软件开发、数据库、网络技术等等，提升计算机软件和硬件水平，提升数据计算和处理能力。

人工智能是对大脑和思维的模拟和再现(重复)，能让机器智能赶上甚至超过人脑的智能，这不仅仅是计算能力的问题，还有思维模式，对不同感知信息的综合判断等等。在专业课程中，应该把智能计算、仿生生物、脑科学相关的内容纳入进来。

8. 自动化专业跟人工智能关系大吗？

自动化专业跟人工智能关系不大，目前的人工智能跟传统的自动化行业没多大的关联，互联网行业的人工智能主要是通过大数据和算法来实现，大胡子凯文凯利的《失控》其实对人工智能说的很好，《未来简史》对算法的预测更是吓人。自动化行业的控制主要通过PLC、上位机等逻辑控制实现，两个不是一码事。

自动化专业主要研究的是自动控制的原理和方法，自动化单元技术和集成技术及其在各类控制系统中的应用。它具有“控（制）管（理）结合，强（电）弱（电）并重，软（件）硬（件）兼施”鲜明的特点，是理、工、文、管多学科交叉的宽口径工科专业。

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

9. 数据分析需要什么实用技能？

实用技能：Python编程，SQL，R，Excel Python是最实用的，推荐两个学习资源，一是：pythonprogramming.net，另一个是小象学院的Python数据科学网课。SQL比较简单，主要用来查询数据库，可以跟Python配合使用，零基础有一周左右就能上手。R是做数据分析画图用的比较多的，时间不 多的话建议还是先学Python，应用更广一些，Excel的话，学商科的可能用的多一些，有时间可以花一周把基本的建模和数据分析功能学习下，但数据量稍微大一点Excel就不好用了。

10. 数据分析的相关实习有什么？

数据科学是非常注重实践的专业，可以说是先有相关的工作，然后才开设了这个专业，因此就业导向很强。也就是说，与其投入时间在学校做科研或者参加相关学科竞赛，还不如直接找个数据分析的实习岗位有用。要找到实习，先得自己有点技术，至少上过Python数据分析的网课再去投简历，毕竟对于一个只工作两三个月的实习生，公司不可能花很多时间培训你，能用就用，不能用就别招过来占着工位。因此，你至少得有一项直接能用的技能，哪怕只会SQL，用的熟，也可能会有公司做项目刚好需要。

申请英国的计算机硕士，不同的学校有不同的要求，不同的方向也有不同的要求：

一般来说，985,211背景的学生均分上要求会低一点，70/75分左右，最终分数各个学校规定不同；双非背景的均分一般需要75/78/80分，最终分数各个学校有所不同。

计算机专业一般是需要有相关学科背景的，例如计算机科学、程序设计、软件工程、人工智能、数学与计算、工程、物理化学、统计学等；对于基础性的计算机科学专业，如果不需要专业背景，也需要学习过相关定量技能的课程：如代数和微积分；实操性比较强的专业方向，例如软件开发/软件工程等，如果有相关工作经验，没有相关专业背景也可以分case考虑；

有的学校的计算机硕士设有带薪实习一年，整个项目长达两年。 如巴斯大学的大部分计算机相关专业硕士，爱丁堡大学的Msc Advanced Design Informatics (21 months)，莱斯特大学的MSc Advanced Computer Science（21/24 months）。

语言方面，一般雅思要求6.5，单项不低于6.0；大部分学校可以配语言。

费用

学费：20000-32000英镑不等

生活费：1265英镑每月 伦敦市区

1015英镑每月 非伦敦市区

TIER4签证担保金：涵盖课程的全部学费以及至少9个月-1年的生活费。