高考后留学爱尔兰| 都柏林城市大学2023年秋季本科申请正在进行中！

随着2023年高考的结束，很多同学开启了另一段旅程——出国留学。跳出内卷，换道超车！拒绝“一考定终身”！

当下不少国外院校2023年秋季申请还未截止，比方说爱尔兰都柏林城市大学。

都柏林城市大学的众多专业还未截止申请，申请DCU本科不需要高考成绩，仅需高中三年成绩均分80及以上。

都柏林城市大学为广大学子提供众多的热门专业，计算机就是其中一个。

三个计算机本科专业如何选择

众所周知，计算机专业“前景”和“钱景”兼备，更是擅长理工科的中国学子的强项，在中国留学家庭心目中的地位经久不衰。但是面对众多的计算机专业，应该如何根据自己的情况做出选择，都柏林城市大学的计算机教授给您解答。

1、对编程和开发软件感兴趣

职业方向：软件开发方面的职业

可选择：DC 121—计算机科学理学士

技术学位 (软件)

2、对商业中更广泛的计算机/IT部署感兴趣

职业方向：计算机与IT管理方面的职业

可选择：DC 120—商业计算机理学士

组合学位：技术和商科结合

3、对数据和信息感兴趣

职业方向：数据科学家，调查，解决问题，组织信息

可选择：DC 123—数据科学理学士

技术学位 (软件和数学)

DCU本科预科信息

如果学术成绩不够，但是满足高中三年均分70，或者语言成绩不够直录或者语言班，但是满足雅思5.0，也可以申请。此外，仅完成高一高二两年的课程，也可以申请预科

学制：全日制课程，为期一年，共30周，分为两个学期。

课程代码：DC555

课程设置：语言模块+3个专业模块

课程安排：30周 (28周课程+ 2周考试)

申请费：无

学费：€12,950 + €1,500注册及考试费

开始时间：2023年9月

申请截止日期：2023年7月1日

三个计算机专业的详细介绍

01、计算机科学理学士

BSc in Computer Science

学费：€15，500/年 (2023)

学制：四年(每学年60学分)

均分要求：国内普高均分80%

语言要求：雅思6.5，单项不低于6.0 DET 120，小分110(可配5周或10周语言课)

课程特色：

该学位为学生在计算机和信息技术领域的职业生涯做好准备。在第三年，学生有机会参加六个月时长的带薪实习。将学术学习与工作相结合，帮助毕业生在就业市场脱颖而出。

学生将在第三学年和第四学年完成毕业项目,参加大四学生作品展示会。利用这个机会学生可以进行求职，活动也吸引了许多渴望雇佣DCU毕业生的潜在雇主。

就业前景：

毕业生多就职于计算机/电子公司和金融公司，职业前景包括：软件工程师、程序员、系统分析员、Web开发人员、云计算开发人员、应用程序开发人员、技术顾问。也有一些毕业生选择自己创业。

课程设置：

02、商业计算机理学士

BSc in Computing for Business

专业代码：DC120

学费：€15，500/年 (2023)

学制：四年

均分要求：国内普高均分80%

语言要求：雅思6.5，单项不低于6.0 DET 总分120，小分110(可配5周或10周语言课)

课程特色：

该学位培养学生能够管理、改进和重新设计企业使用计算系统的方式。在第三学年，学生将参与课程安排中的的7个月带薪实习模块，该模块将学术研究与工作密切结合。让学生了解专业和实用的商业世界，并帮助学生在毕业生就业市场脱颖而出。许多公司会通过这个机会招聘内部学生。

最后一学年，学生还将完成一个基于团队的毕业项目。实践经验是该本科课程的主要组成部分。

就业前景：

毕业生多在世界各地的银行和金融、高科技企业、政府部门、咨询公司和基于电子商务的在线零售商中找到就业机会。从事职业包括：业务分析师、网络工程师、项目经理、系统分析员、技术支持、Web开发人员。

课程设置：

03、数据科学理学士

BSc in Data Science

专业代码：DC123

学费：€15，500/年 (2023)

学制：四年

均分要求：国内普高均分80%

语言要求：雅思6.5，单项不低于6.0 DET总分120，小分 110(可配5周或10周语言课)

课程特色：

本课程结合了计算、数学和企业三大关键技能，提供了在这一不断增长的领域取得成功所需的核心知识。本课程将向学生介绍数据分析、管理、处理、建模、可视化和企业的主要概念。学生将参与课程安排中的的7个月带薪实习模块，该模块将学术研究与工作密切结合。DCU的数据科学理学学士学位是爱尔兰此类学位中历史最悠久的，与Insight Centre和ADAPT Centre 合作开发，埃森哲、AIB和Fidelity等主要行业先锋的也共同参与到课程的开发中。

就业前景：

毕业生从事职业包括商业智能分析师、首席数据科学家、客户洞察主管、数据科学家、分析主管、知识工程师、团队负责人等。

课程设置：

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