该硕士项目专注于计算科学中使用的数学方法及其应用。学生将学习如何生成和存储大量数据，并使用数据科学在科学相关问题中寻找模式、相关性和趋势。项目强调数值模拟和机器学习的使用，以进行预测、分析或替代实验。重点领域包括环境与气候变化、新型航空燃料设计或理解超新星等。除了计算科学的理论知识，还注重编程等实践工具的训练，以及问题表述、信息搜索、数据处理、科学写作和演示技巧等通用技能。项目与科研紧密联系，由国际知名研究人员授课。
第一年学习四门必修课：计算科学建模、统计推断的蒙特卡洛方法、平稳随机过程、微分方程数值方法。之后可选修人工神经网络、模拟工具、极值统计建模、Python/SciPy数值算法等课程，以及侧重于不同科学过程的课程。最后一学期完成学位论文。
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。学位必须包含至少30学分数学（其中6学分编程和7.5学分统计学），以及额外60学分数学和/或物理学。学位必须包含至少15学分自然科学（非数学）或计算机科学。英语课程6级（高级水平）。
毕业生可从事多种职业道路。硕士项目为科学领域的第三阶段教育（博士）打下坚实基础，同时也为工业或商业领域的职业生涯做好准备。毕业生可在需要借助统计、数据处理或模拟解决科学问题的领域（如工业、公共管理或其他组织）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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