英国华威大学经济学硕士，想申请经济学的小伙伴看过来啦

经济学 ，概括来说，是研究一个经济体如何分配社会有限资源以及一个决定会造成何种社会有机影响的学科。其主要分支包括 : 宏观经济学、微观经济学、计量经济学等。宏观经济学以国家和地区作为研究对象；微观经济学则以个体作为研究对象；而计量经济学则侧重于运用数学、统计或电脑技术建立模型来分析经济变量的关系。

相对来说，经济学是一个偏向理论研究的专业，但这门学科所培养的思维方式，分析能力和眼界为今后工作、生活或继续深造打下了坚实基础。 为什么要来英国学习经济学专业？

英国作为现代经济理论的发源地，孕育出了许多著名的经济学家：亚当·斯密（《国富论》）、约翰·梅纳德·凯恩斯（《货币论》）、阿尔弗雷德·马歇尔（《经济学原理》）、罗纳德·科斯（《企业的性质》）和查尔斯·汉迪（《个人与组织的未来》）等等都是英国有着深厚思想的经济学家和管理学家。在拥有如此深厚的经济学底蕴的国家学习，童鞋们也能更好地感受到英国的文化氛围。

英国排名前 30 的大学基本都开设了经济学（ ）硕士课程，除此之外，还可以选择一些经济与金融、行为学、政策分析等的联合专业；有些学校也开设专门的计量经济学（ ）专业或应用经济学（ ）专业。如果你热爱思考深究各种经济表象下的原因，又喜爱擅长数字分析建模，那经济学是很合适的学习方向。

英国优秀的经济学专业大学

伦敦大学政治经济学院 The of

伦敦大学政治经济学院，学院开设的经济学硕士课程特点是计算和分析并重。申请此专业的学生，要求学习成绩优异，有相关专业的专业背景 ( 不包括商务管理 ) ，具备很强的分析能力，并且已经学习过中等的宏观、微观经济学和至少一年的微积分和统计。如果学生本科不是经济学，可以选择 2 年的经济学课程。在 10 月正式课程开始之前，所有学生都要参加数学、统计学和计量学等预备课程的学习。

【经济学硕士入学条件】

专业学历背景 ：本科经济学毕业 ( 必须学过必要的相关课程，至少一年的微积分和统计学习 ) ，本科为中国 211⁄985 院校。

语言要求 ：雅思 7.0 ，要求 GRE 或者 GMAT 成绩。

华威大学 The of

经济学排名全英第三，学校年轻但充满活力，以其高水平的学术研究和严格的标准著称。华威大学在英国本土雇主心目中口碑甚好英国华威大学经济学硕士， 2011 年被选为重点聘用第一名。其经济系师资十分强大，六十多位讲师中

超过半数拥有教授头衔。华威开设经济学（ ）、经济与国际金融经济（ and al ）、经济与产业组织（ and on ）、行为与经济科学（ and ）四个研究生项目，还有与华威商学院合作的金融与经济（ and ）专业。这些专业要求申请学生本科为经济或经济相关专业，有数学、统计背景的同学也有跨专业申请的机会。

【经济学硕士专业入学条件】

专业学历背景 ：优良的本科相关专业毕业成绩和优秀的数学成绩 ( 代数和微积分 ) 。

语言要求：雅思 6.5

伦敦大学学院 of

伦敦大学学院的经济学院在全球享有盛誉，尤其在博弈论、工业组织、经济计量学和应用微观经济学等方面有突出成就。近期，学院拓宽了研究方向英国华威大学经济学硕士，想申请经济学的小伙伴看过来啦，开展了经济理论、实验经济学、宏观经济学和劳动力经济学的研究。

【经济学硕士入学条件】

专业学历背景： 经济学本科毕业，或者与经济学关系紧密的专业本科毕业，国内 211⁄985 学校 GPA3.3 以上。

语言要求 ：雅思总分 7.0 ，单科不低于 6.5

诺丁汉大学 of

诺丁汉大学经济学院被认为是英国最好的经济专业类院校之一，具有很高的教学水平和研究水平。学院不仅在新一轮的 QAA 英国高等教育质量评估中获得 24 分的最高分，还在最近的英国研究水平评估中被评为 5A( 最高级 ) ，在英国大学经济专业排名中一直位于前列。

【经济学硕士入学条件】

专业学历背景 ：优良的本科相关经济学专业和全球化的视野

语言要求 ：雅思 7 ，单项不低于 6.0 。

英国华威大学经济学硕士，英国华威大学合作办学硕士校友分享 斜杠青年

每一步走过的路，皆有其意义！

战地记者/媒体策划/

联合创始人/侨领/民间外交

郭翔鹤

华威大学PPM项目2024班

01

战地记者：硝烟中逆行而上

War :

the smoke of

郭翔鹤同学，华威大学级北京班班长，曾为资深媒体人、战地记者，现作为企业家、侨领活跃在“一带一路”商业合作一线，香港云川资本联合创始人、马来西亚亿金国际集团董事。

本科就读于上海“双一流”高校新闻专业，毕业后在上海解放日报报业集团任深度报道记者，并于2007年成为全国报业最年轻首席记者。从业后曾刊发各类头版、整版特稿等各类报道数千篇英国华威大学经济学硕士，曾作为战地记者深入索马里、阿富汗、苏丹等世界一线战地，进行采访报道或专题策划，“直击阿富汗”、“寻找索马里海盗”等系列报道被新浪首页头条连续多日置顶转载，并曾接受新浪嘉宾聊天室、中央人民广播电台中国之声”、鲁豫有约、东方时空等栏目专访。

02

跨界商海：一带一路践行者

One Belt One Road：

the world

得益于担任战地一线记者期间，在世界各国积累的的深厚人脉，2015年，郭翔鹤跨界投身“一带一路”商业合作开发的事业，与前瑞士银行集团大中华区董事总经理夏阳等联合成立香港云川资本，依托香港国际金融中心，在保险、金融、量化交易、区块链及数字货币交易等领域大展拳脚，并通过金融手段直接投资“一带一路”沿线矿业、能源、大宗商品贸易。与马来西亚亿金国际集团合作，在东南亚合作私人飞机公司 ，及军贸、商业地产、热带水果种植、大型水泥厂等经济民生项目。

目前郭翔鹤同学率领团队，与福建宏运矿业在索马里兰联合开发了1500万吨锂云母矿项目，并联合某上市公司在索马里兰设立经济特区，协助埃塞俄比亚与阿联酋打通索马里兰至亚的斯亚贝巴海陆交通线，将极大促进东非之角的协同发展。为表彰郭翔鹤对区域社会经济发展所作出的卓越贡献，索马里兰地方领导人家族授予他部族谢赫（亲王）头衔、驻华代表头衔，并在中国有关机构报备为侨领身份。

03

寄语恰同学少年

Stay young,Stay .

41岁，本科毕业20年，我又幸运地通过了英国顶级高校华威大学的入学选拔，重新做了学生。当初得知这个硕士项目时，我正处于面临诸多企业管理困惑的迷思之中。英国曾是世界工业革命和现代化的领军国家，个人非常希望通过学习WMG先进的一线管理学知识以提升工作及认知水平。

在课程中，我们也体会到了世界一流高校的师资力量和教学水平。第一门课SPA的老师Asima教授，是利兹大学哲学系毕业的哲学专家，两个周末的教学采用缜密的认识论、逻辑学等方法，让巨大的知识信息量条分理析，迅速提升了班级同学对于学术研究和学术写作的认知，也很好的让大家切入到WMG英式教学的状态，为后续十几门课打下了良好的基础。对我个人而言，第一门课让我迅速提升了认知水平，为了消化课内庞大的知识点，不得不进行海量课外文献和书籍阅读，最终的课后研究任务虽然非常艰巨，但最终还是成功克服了困难，取得了不错的成绩。最大的收获是掌握了学术研究的方法，及用学术工具和学术思维处理日常管理工作中的难题。

如今第一门课SPA完美收官，成绩出来达到了预期目标，马上要进入管理学核心课程的艰巨考验，很想写一些心得和大家分享。

感谢学校和班级的信任，研究生阶段又做了班长，也为同学们做了一些力所能及的服务工作。经过一段时间紧张而愉快的课程和班级活动，对北京城市学院和华威大学中外合办项目有了亲身经验，也和班级同学从互相了解到打成一片，学习上互相帮助，课外也经常聚会活动。这个班级的同学都是在本科毕业后不同的人生和职业阶段，通过严格的多轮考试选拔最后成为北城华威合办项目的硕士研究生。同学们既有我这样参加工作多年又投身商界英国华威大学经济学硕士，英国华威大学合作办学硕士校友分享 斜杠青年，在日常工作中急需管理学知识充电的“大叔”，也有刚刚毕业参加工作的职场新人，年龄横跨00后至80后；大家的行业和本科专业背景也横跨多领域，既有我这样的文科学员，也有诸多理工科毕业的专才高管。从这个角度看，学校对于选材是海纳百川、唯才是举的，有博大的胸襟为社会各界深造高级管理人才。

学校在课程安排方面也非常为学员着想，张弛有度的课程安排既保证了教学的强度和学习的效率，也让大家可以兼顾学习和工作生活。今年我在第一门课前后顺利地安排了非洲和东南亚两次重要出差任务，同时也按期完成了课堂学习和课后研究任务。特别是，所有课堂知识与我正在进行的商业活动息息相关，知识点立刻能应用到工作中，而工作中的经验也立刻能在课堂知识中得到映照，不断反思复盘。值得一提的是，在这个时期内，境外两个项目也取得重大突破，这也是我运用PPM知识初战告捷！

04

华威大家庭：交相辉映

Young souls shine upon each other

at WMG, The of .

就读华威大学PPM项目后，我还代表24PPM北京班参加了学校在上海举行的WMG院长与校友见面活动，并有幸认识了不少学长校友，加入了校友活动群，也看到了华威大学在华校友圈的强大实力。

我也有志于与华威PPM24级同学一起以优异成绩完成学业，为中英乃至人类命运共同体做出贡献，践行华威校训“Mens molem”（才德驱动万物）。

图文来自：郭翔鹤（华威班）

英国华威大学经济学硕士，英国 | 数据分析专业解析

随着数据驱动型经济的发展，数据科学已经出现了无与伦比的扩张。越来越多的企业需要能够处理大型数据集的熟练专业人员和能够利用结果分析做出有影响力的决策的管理人员。

作为数据和决策分析专业的毕业生，你不仅能够设计和使用数据科学应用程序，分析和推理数据，而且能够根据数据推断出最佳决策。这将使许多数据和决策分析师能够进入一般管理岗职业。

此外，这项工作的性质使数据和决策分析的毕业生能够与高级管理层进行早期接触，并且可以为快速的职业发展提供更多机会。对于老牌教育强国英国来说，各大学校开设了很多数据分析，大数据之类的专业供学生选择，下面Offer匠带大家来了解一下英国热门学校的数据类专业的情况。

1. 伦敦大学学院

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data msc 大数据科学

该课程将数据驱动解决问题的计算和统计技能结合在一起，为学生提供分析工具，使用现代计算方法设计复杂的技术解决方案，并强调严谨的统计思维。毕业生在市场营销，制药，金融和管理等领域的需求日益增加。

msc in web and big data 网络科学和大数据分析

网络相关技术与大数据分析，除了接受工科背景的学生英国华威大学经济学硕士，还接受有通用科学背景，接受范畴更加广。雅思要求7，小分不低于6.5。

2. 华威大学

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msc big data and 大数据和数字期货

成立短短2年就吸引了大量学生，因为最大的特色是没有指定背景要求，这对跨专业而且对大数据感兴趣的同学是天赐良机。雅思要求7，小分不低于6。

data msc 数据分析

毕业生毕业去向：巴克莱资本、 trent water 、软件工程师、分析师开发人员、顾问等。

ma in , big data & 政治、大数据和定量方法

在国际政治学院旗下，地区，国家和国际政府也与大数据息息相关，他们需要良好处理和运用大数据信息与公众沟通。该专业与传统数据科学不同，更加侧重在政治学科领域核心以及行业领先的数据计量方法。雅思要求7，至少两项小分不低于6.5。

3. 利物浦大学

msc big data and high 大数据和高性能计算

附带一年实习，让学生更深入了解运用高性能计算技术进行大数据分析和处理。由于目前现实工作中缺乏能够运用高性能计算解决大数据问题的人才，该硕士项目为学生提供了必要的技能，解决了市场的人才缺口。该项目还有一个巨大优势是提供了一年和两年课程的选择。第一年学习的必修和选修是相同的，不同在于，两年课程提供第二年充分的实习时间，从第一年9月到次年6月，为期30周的实习。而且即使你找不到实习，也可以跟着第一年的学生一起毕业，提供了更多空间给学生选择。

msc and big data 商业分析和大数据

课程强调如何利用大数据提升企业管理和营销，是给未来企业家和商人配备的大数据课程。面向来自商科，工科相关的本科背景的学生，如果有充分的工作经历就更加分了。利物浦大学对于雅思的要求相对较低，总分6.5，小分不低于6。

4. 拉夫堡大学

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msc cyber and big data 网络安全与大数据

该专业主要针对网络安全在产业和社会中的应用问题。让学生了解网络安全和密码学方面学科，培养与网络安全产业相关的电子数据分析，通过实际应用分析最新网络安全的规范和工具。主要面向理工科背景的学生，跨专业申请难度高。雅思要求总分6.5，小分不低于6。

5. 埃塞克斯大学

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msc big data and text 大数据和文本分析

多个细分方向的大数据课程，该课程从2013年开办，针对日趋成熟的大数据产业，课程内容除了大数据处理，还有几个小分支可以选择，比如移动和社交程序方向、人机交互方向、计算机网络安全方向等。就业方向是数据管理和大规模计算处理。没有特别的背景要求，特别适合跨专业申请。雅思要求总分6，小分不低于5.5。

6. 爱丁堡大学

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in 商业分析

该课程使学生能够分析数据，而且能够将其转化为有效决策的支持。该硕士课程可选择的就业岗位非常多，包括：商业和管理顾问、业务分析师、数据分析师、度量和分析专家、运筹学顾问、解决方案架构师等。

7. 曼彻斯特大学

msc and 商业分析和策略管理

该课程面向有兴趣从事商业分析领域，包括商业咨询，以及国际管理和比较研究领域的申请人。毕业生的就业单位有：埃森哲， ，中国银行，合作银行，德勤，电力和水务局，安永，富士通英国华威大学经济学硕士，英国 | 数据分析专业解析，ibm，拉美航空，国民信托，索尼音乐，壳牌，渣打银行和尼尔森公司。

8. 诺丁汉大学

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msc 商业分析

本课程由商业分析新人口统计实验室（ n-lab ）开发，该实验室拥有商学院内最先进的教学，数据可视化的研究设施。它与跨国企业合作，除了学习利用大数据工具，数据科学技术和管理分析项目之外，还可能从 n-lab 这个项目中受益。n-lab 的合作伙伴遍布全球，目前包括： 、 ibm 研究院、益普索、 nhs 、特易购、 tigo 、 boots 、世界银行。

9. 谢菲尔德大学

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data 数据分析

该课程为具有数学背景的学生（例如数学，经济学，会计，工程，物理或化学为第一学位）以及已经在工作的毕业生而设计。课程重点是如何管理大量信息并将其转化为可操作的知识，讲授对现代世界中需要解释的数据集类型进行实际分析所需要的关键技能。