数据科学涉及用以提取知识的数据操作、处理和分析，而高性能计算提供了推动提取进程的动力。爱丁堡大学将两者结合，开设了高性能计算与数据科学理学硕士项目，项目设于英国尖端超级计算中心——爱丁堡并行计算中心，爱丁堡并行计算中心是欧洲高性能计算训练的主要承担基地，享有在高性能计算领域教学和研究的良好声誉。得益于此，爱丁堡大学高性能计算与数据科学理学硕士项目中的工作人员拥有高性能计算、并行编程技术和数据科学中所有领域的广泛专业技能。
爱丁堡大学高性能计算与数据科学理学硕士项目专注于尖端高性能系统，并为学生提供接触尖端系统如ARCHER（英国最大最迅速最强大的超级计算机，拥有超过十万个处理器内核）的机会。
在爱丁堡大学高性能计算与数据科学理学硕士项目中，学生将了解高性能计算和数据科学两个领域中的多学科技能，以探索在各行业中日益增多的知识。
具有英国2:1荣誉学位或同等学历，需要相关学科背景，如计算机科学和信息学、物理学、数学、工程学、生物学、化学和地球科学
申请者必须是一名经验丰富且精通C、C++、Python、Fortran或Java中至少一门语言的有能力的程序员，应该熟悉数学概念，如代数、线性代数、概率和统计学
申请者应该通过成绩单（或提交的代码示例）和申请中“相关知识/培训”字段中的解释内容来证明具备编程能力
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 7 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
| 托福 | 100 | L:20 | R:20 | W:20 | S:20 |
| PTE | 70 | L:59 | R:59 | W:59 | S:59 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 数据管理基础 | Fundamentals of Data Management |
| 2 | 信息传递编程 | Message-Passing Programming |
| 3 | 编程技巧 | Programming Skills |
| 4 | 线程编程 | Threaded Programming |
| 5 | 数据分析与高性能计算 | Data Analytics with High Performance Computing |
| 6 | 软件开发 | Software Development |
| 7 | 项目准备 | Project Preparation |
| 8 | 高性能计算的数值算法 | Numerical Algorithms for High Performance Computing |
| 9 | 并行算法的设计与分析 | Design and Analysis of Parallel Algorithms |
| 10 | 高性能计算架构 | HPCArchitectures |
| 11 | 高等并行技术 | Advanced Parallel Techniques |
| 12 | 机器学习实践 | Machine Learning Practical |
| 13 | 生物信息学 1 | Bioinformatics 1 |
| 14 | 最大限度计算 | Extreme Computing |
| 15 | 影像与视觉计算 | Image and Vision Computing |
项目隶属爱丁堡信息学院，这个学院计算机实力想必了解的同学不用多说，该项目综合了高性能计算和数据科学，通过学习可以掌握领先的HPC技术和技能，以充分发挥世界上最大的超级计算机和多核处理器的潜力。
课程设置：有七门必修课程，这些课程广泛涵盖HPC、并行计算和数据科学，选修课程侧重于与计算科学、数据科学和并行计算相关的专业领域，完成所有课程后，需要进行为期三个月的个人项目研究并完成论文。
就业服务：毕业生根据自己的倾向领域，受雇于一系列商业领域例如软件开发、石油工程、金融和 HPC 支持，也有部分毕业生在使用 HPC 技术的领域就读phd包括天体物理学、生物学、化学、地球科学、信息学和材料科学等等。
招生特点：要求申请的学生来自于有较强数学和编程基础（C，C++，Python，Fortran，或Java）的理工科学生，分轮审理建议第一轮递交，建议国内学生申请GPA达到87%+。
