ucl一年硕士好吗？
我今年拿到了UCL的offer，也是第一年有这个专业 所以就这个问题答主应该还是有一定的发言权哒~ 首先先简单介绍一下这个项目（MSc Data Science，项目介绍链接） 这个项目的定位其实很明确，就是给学生打下扎实的数理基础，然后教学生如何用这些基础去解决现实生活中遇到的问题，所以项目里会有大量和CS，Math有关的课程。项目的核心课程有数据科学导论、统计分析、编程、算法、机器学习、优化方法以及实践项目。除了核心课程之外，学生还可以选择自己感兴趣的方向去做选修课，方向包括自然语言处理，数据分析，人工智能，量化投资等。
整个项目的学习过程是理论+实践相结合的形式，在第三周会安排学生上机来做project，这个project是对所学内容的一个整合和应用，老师会在最后给学生打分并给出报告来指出学生的问题和下一步需要改进的地方。这个项目总共10门课(包括必修和选修)，5门数学，4门编程，一门选修。每门课3学分，一共30学分。另外有个3学分的pre-requisite要修完才能获得学位（一般就是微积分，线性代数之类的，不是很难）。毕业要求总平均分60+才能顺利拿到毕业证。
接下来分别谈谈这个项目提供的几个study pathway（虽然项目只有10门课 但是选课还是很广泛的 只要完成指定科目就能毕业啦～） ①纯CS背景 如果你本科就是cs或者拥有非常强的cs的背景，那么你在学习这个项目的时候就会相当轻松，对于各种算法、模型的理论知识都能很快上手。对于这样的同学，我们推荐的study path是要尽可能多的选cs相关的课程，将CS的基石打扎实，然后再在剩余课时里挑几门自己感兴趣的项目进行深入探索。
②纯math背景 如果你的本科是以math为主，那么你在学习这个项目时也能享受到数学带来的福利——大量的python和R课程，让你轻松上手data science中最常用的两种软件。对于这样的同学，我们建议的pathway是在保证能毕业的前提下，多选一些以modeling和algorithms为主的cs课程，为将来工作中用到的计算机技能打好基础。
③混合背景 像我自己就是混着来的，本科学的是金融数学，这个项目里既有cs又有math的内容，所以学起来有点累但是很充实哈哈哈。这种学生的选择范围就比较广了，只要你保证毕业要求的学分都能达到就好了。我建议这样的学生可以多选择一些自己感兴趣的课程，不要局限于cs和math的范畴，说不定能在项目中学习到新的知识和领域呢。