布里斯托大学地理数据科学与空间分析理学硕士项目旨在帮助学生使用数据和分析来改善城市和解决空间问题。学生将学习如何利用数据科学中的前沿工具和方法来分析空间数据，以应对跨不同空间尺度的挑战:从社区和城市到区域和超国家系统。无论学生的背景是地理、规划，更广泛地说，是社会科学或计算机科学和工程等数学科学，布里斯托大学地理数据科学与空间分析理学硕士项目都将帮助您在地理数据科学和空间分析的动态领域取得成功。
学生将掌握数据科学和机器学习算法、工具和数据结构，并应用它们来理解城市分析和城市科学的核心理论和概念。学生将能够使用制图和地理理论和概念来绘制和建模大地理数据，了解科学计算和数据基础设施的主要工程概念和原理，并使用它们来模拟智能城市和城市数字基础设施。
具有应用统计学或数学课程学习背景
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | L:6.5 | R:6.5 | W:6.5 | S:6.5 |
| 托福 | 88 | L:21 | R:22 | W:22 | S:23 |
| PTE | 67 | L:67 | R:67 | W:67 | S:67 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 论文:地理数据科学与空间分析理学硕士 | Dissertation: MSc Geographic Data Science and Spatial Analytics |
| 2 | 城市分析与城市科学 | Urban Analytics and City Science |
| 3 | 地理中的数据科学与机器学习 | Data Science and Machine Learning in Geography |
| 4 | 地理数据测绘与建模 | Mapping and Modelling Geographic Data in R |
| 5 | 科学计算概论 | Introduction to Scientific Computing |
| 6 | 咨询项目 | Consultancy Project |
| 7 | 人文地理学的定性研究方法 | Qualitative Research Methods in Human Geography |
| 8 | 地理信息系统与遥感环境政策与管理导论 | An Introduction to GIS and Remote Sensing for Environmental Policy and Management |
| 9 | 量化气候风险 | Quantifying Climate Risks |
