该硕士课程将计算科学与物理学相结合，教授如何生成和存储大量数据，并利用数据科学在物理学相关问题中寻找模式、相关性和趋势。课程具有跨学科性质，学生将深入了解物理学中的复杂过程，以及计算科学如何促进社会知识发展。学习使用数值模拟和机器学习进行预测、分析或替代实验。重点领域包括加速器物理、细胞动力学、超新星以及环境和气候变化等。
第一年包括五门必修课：计算科学建模、基础量子力学、基础统计物理与量子统计、原子与分子物理、微分方程数值方法。若已拥有物理学学士学位，则只需修读其中两门，并继续学习平稳随机过程、高等电磁学、蒙特卡洛统计推断方法、流动问题数值模拟等课程。第二年进行学位项目（30或60学分），通常在研究小组中完成。
物理学学士学位（至少180学分）或科学/工程学士学位（至少180学分），学位需包含至少30学分数学（其中6学分编程、7.5学分统计）以及额外90学分数学和/或物理。英语达到高级水平（英语课程6）。
毕业生可在研究、商业及其他社会部门从事多种职业。该硕士课程为攻读博士学位（第三阶段教育）奠定坚实基础，同时也为在工业或商业领域就业做好准备。可在需要利用统计、数据处理或模拟解决科学问题的领域（如工业、公共管理及其他组织）找到有吸引力的工作。
隆德大学
工程技术,社会科学 
工程技术,自然科学 
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