爱丁堡网络安全、隐私和信任硕士解析

网络安全、隐私和信任硕士
MSc Cyber Security, Privacy and Trust
爱丁堡大学 | 信息学院
QS排名: 15

我们的社会严重依赖计算机软件。电子系统无处不在，政府、金融和运输组织或电信公司都拥有和管理有关我们所有日常活动的大量敏感信息。
随着新系统和服务的出现，如：电子身份证和护照、电子支付系统和忠诚度计划、电子门票和电信系统，我们生活的每一个方面都在依赖/记录一些计算机化系统。因此，我们已经看到了针对计算机基础设施的攻击大幅增加。网络安全的威胁已经被GCHQ定性为与恐怖主义一样严重，因此对该领域高度专业化培训的毕业生的需求在不断增加。
网络安全与隐私是研究保护这些敏感应用的计算原理、方法和机制。该课程的毕业生将学习如何在复杂的分布式系统中评估、设计和实施安全和值得信赖的系统。
背景要求
拥有英国2:1的荣誉学位，或其国际同等学历，专业为信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科。
该课程的入学是有竞争力的。典型的录取通知书通常要求有英国一等荣誉学位。
你应该有相当于编程入门课程的计算机编程经验，并在你的学位期间完成相当于60个学分的数学课程，通常涵盖以下科目/主题：微积分（微分和积分）、线性代数（矢量和多维矩阵）、离散数学和数学推理（如归纳和推理、图论模型、证明），以及概率（离散和连续概率的概念、马尔科夫链等）。

专业名称学制入学年份
网络安全、隐私和信任硕士1年9
学费雅思要求面/笔试要求
38500 IELTS,总分7，小分6.5
课程名称Curriculum
1 硕士论文（信息学） MSc Dissertation (Informatics)
2 信息学项目建议书Informatics Project Proposal
3 安全、隐私和信任的研究方法Research Methods in Security, Privacy, and
Trust
4 安全编程Secure Programming
5 形式验证Formal Verification
6 人工智能伦理学的案例研究CSAI）Case Studies in AI Ethics (CSAI)
7 监视和安全Surveillance and Security
8 人机交互（第11级） Human-Computer Interaction (Level 11)
9 算法博弈论及其应用Algorithmic Game Theory and its Applications
10 计算机图形学（11级） Computer Graphics (Level 11)
数据科学硕士
MSc Data Science
爱丁堡大学 | 信息学院
QS排名: 15

专业介绍
数据科学是研究从数据中提取和构建知识的计算原理、方法和系统；以及这些原理的应用和使用。现在，科学、社会和商业领域的几乎每项活动都会产生大量的数据集--从分子生物学到社交媒体，从可持续能源到医疗保健。作为数据科学硕士的学生，你将探索如何在这些庞大的数据流中有效地找到模式。许多研究领域已经解决了这个问题的一部分。机器学习专注于从数据中寻找模式和进行预测；需要从算法和数据库中获得想法，以建立能够扩展到大数据流的系统；围绕不同类型的非结构化数据，如文本、
图像、传感器数据、视频和语音，单独的研究领域已经发展起来。
背景要求
拥有英国2:1的荣誉学位，或其国际同等学历，专业为信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科。
该课程的入学竞争激烈。典型的录取通知书通常要求有英国一等荣誉学位。
你应该有相当于编程入门课程的计算机编程经验，并在你的学位期间完成相当于60个学分的数学课程，通常涵盖以下科目/主题：微积分（微分和积分）、线性代数（矢量和多维矩阵）、离散数学和数学推理（如归纳和推理、图论模型、证明），以及概率（离散和连续概率的概念、马尔科夫链等）。

专业相关信息
专业名称学制入学年份
数据科学硕士1年9
学费雅思要求面/笔试要求
38500 IELTS,总分7，小分6.5 官网没有明确说明
课程
序号课程名称Curriculum
1 机器学习和模式识别Machine Learning and Pattern Recognition
2 统计编程Statistical Programming
3 数据科学的大规模优化Large Scale Optimization for Data Science
4 数据库简介Introduction to Databases
5 极端计算Extreme Computing
6 高级数据库系统Advanced Database Systems
7 数据科学的文本技术Text Technologies for Data Science
8 加速自然语言处理Accelerated Natural Language Processing
9 图像和视觉计算Image and Vision Computing
高性能计算硕士
MSc High Performance Computing
爱丁堡大学 | 信息学院
QS排名: 15

专业介绍
你将在EPCC学习，EPCC是英国领先的超级计算中心，是大学科学和工程学院的卓越中心。EPCC是欧洲高性能计算（HPC）培训的主要提供者，在HPC教育和研究方面享有国际声誉。HPC是利用强大的处理器、网络和并行超级计算机来解决计算或数据非常密集的问题。你将学习前沿的HPC技术和技能，以充分挖掘世界上最大的超级计算机和多核处理器的潜力。这是一个成熟的课程，已经成功地培训了几代并行编程的专家。我们的员工在高性能计算、并行编程技术和数据科学方面拥有丰富的专业知识。
背景要求
英国2:1荣誉学位，或国际同等学历，相关学科，如计算机科学和信息学、物理、数学、工程、生物、化学和地球科学。
您必须是C、C++、Python、Fortran或Java中至少一种语言的经验丰富且称职的程序员，并且应该熟悉数学概念，如代数、线性代数、概率和统计。您的申请应通过成绩单（或提交的代码示例）和申请“相关知识/培训”字段中的解释来证明您的编程能力。

专业相关信息
专业名称学制入学年份
高性能计算硕士1年9
学费雅思要求面/笔试要求
33300 IELTS,总分7，小分6 官网没有明确说明

课程名称Curriculum
1 高性能计算架构（第一学期）HPC Architectures (Semester 1)
2 消息传递编程（第一学期） Message-Passing Programming (Semester 1)
3 编程技巧（第一学期） Programming Skills (Semester 1)
4 线程编程（第一学期） Threaded Programming (Semester 1)
5 软件开发（第二学期） Software Development (Semester 2)
6 项目准备（第二学期） Project Preparation (Semester 2)
7 高性能计算的数值算法（第一学期）Numerical Algorithms for High Performance
Computing (Semester 1)
8 平行算法的设计和分析（第一学期）Design and Analysis of Parallel Algorithms (Semester1)
9 高级并行技术（第二学期） Advanced Parallel Techniques (Semester 2)
10 高级消息传递编程（第二学期）
Advanced Message-passing Programming (Semester 2)
11 平行设计模式（第二学期） Parallel Design Patterns (Semester 2)
12 性能编程（第二学期） Performance Programming (Semester 2)
13 数据管理的基础（第一学期）
Fundamentals of Data Management (Semester 1)
14 高性能计算的数据分析（第二学期）
Data Analytics with High Performance Computing(Semester 2)
15 极端计算（第一学期） Extreme Computing (Semester 1)
高性能计算与数据科学硕士
MSc High Performance Computing with Data Science
爱丁堡大学 | 信息学院
QS排名: 15

专业介绍
你将在EPCC学习，EPCC是英国领先的超级计算中心，是大学科学和工程学院的卓越中心。
EPCC是欧洲高性能计算（HPC）培训的主要提供者，在HPC教育和研究方面享有国际声誉。
HPC是利用强大的处理器、网络和并行超级计算机来解决计算或数据非常密集的问题。你将学习
前沿的HPC技术和技能，以充分挖掘世界上最大的超级计算机和多核处理器的潜力。这是一个成
熟的课程，已经成功地培训了几代并行编程的专家。
数据科学涉及操纵、处理和分析数据以提取知识，而高性能计算提供了支撑它的力量。你将学习
高性能计算和数据科学方面的多学科技能和知识，以解开现在科学和商业的许多领域中产生的日
益庞大、复杂和具有挑战性的数据集中所包含的知识。我们的员工在高性能计算、并行编程技术
和数据科学方面拥有丰富的专业知识。
背景要求
英国2:1荣誉学位，或国际同等学历，相关学科，如计算机科学和信息学、物理、数学、工程、生物、化学和地球科学。
您必须是C、C++、Python、Fortran或Java中至少一种语言的经验丰富且称职的程序员，并且应该熟悉数学概念，如代数、线性代数、概率和统计。您的申请应通过成绩单（或提交的码示例）和申请“相关知识/培训”字段中的解释来证明您的编程能力。

专业相关信息
专业名称学制入学年份
高性能计算与数据科学硕士1年9
学费雅思要求面/笔试要求
33300 IELTS,总分7，小分6 官网没有明确说明
课程
序
号
课程名称Curriculum
1 数据管理基础（第一学期） Fundamentals of Data Management (Semester 1)
2 消息传递编程（第一学期） Message-Passing Programming (Semester 1)
3 编程技巧（第一学期） Programming Skills (Semester 1)
4 线程编程（第一学期） Threaded Programming (Semester 1)
5 高性能计算的数据分析（第
二学期）
Data Analytics with High Performance Computing
(Semester 2)
6 软件开发（第二学期） Software Development (Semester 2)
7 项目准备（第二学期） Project Preparation (Semester 2)
8 高性能计算的数值算法（第
一学期）
Numerical Algorithms for High Performance
Computing (Semester 1)
9 平行算法的设计和分析（第
一学期）
Design and Analysis of Parallel Algorithms (Semester
1)
10 高性能计算架构（第一学
期）
HPC Architectures (Semester 1)
11 高级并行技术（第二学期） Advanced Parallel Techniques (Semester 2)
12 高级消息传递编程（第二学
期）
Advanced Message-passing Programming (Semester
2)
13 平行设计模式（第二学期） Parallel Design Patterns (Semester 2)
14 性能编程（第二学期） Performance Programming (Semester 2)
15 机器学习实践（第一学期和
第二学期）
Machine Learning Practical (Semester 1 & 2)
16 生物信息学1（第一学期） Bioinformatics 1 (Semester 1)
17 极端计算（第一学期） Extreme Computing (Semester 1)
18 图像和视觉计算（第一学
期）
Image and Vision Computing (Semester 1)
19 数据科学的文本技术（第一
学期）
Text Technologies for Data Science (Semester 1)
20 概率模型和推理（第二学
期）
Probabilistic Modelling and Reasoning (Semester 2)
21 强化学习（第二学期） Reinforcement Learning (Semester 2)