曼大27Fall计算机首轮11月6日截止 87分是起点

27FALL · MANCHESTER COMPUTER SCIENCE

曼大计算机不是达到87分就稳。院校背景、计算机课程占比和核心课成绩,都会继续决定申请结果。

曼彻斯特大学已经更新2027入学计算机硕士项目的申请信息。

Advanced Computer Science、Artificial Intelligence、Machine Learning等热门方向均采用分轮审理,首轮申请截止时间为2026年11月6日

从9月4日计算,距离首轮截止还有63天。但对准备申请曼大计算机的学生来说,真正需要核对的不只是日期。

PART 01、首轮11月6日截止,但不是先到先得

曼大计算机相关硕士采用分轮审理。每一轮都有申请截止日期和最晚出结果日期:

第一轮:2026年11月6日截止|2027年1月8日前出结果

第二轮:2027年1月1日截止|3月5日前出结果

第三轮:2027年2月26日截止|4月30日前出结果

第四轮:2027年5月21日截止|6月18日前出结果

学校会在每轮内统一审核,也可能在申请季内持续发放录取。由于名额有限,部分方向可能在后续轮次前接近满位或关闭。

赶上第一轮也不代表一定会在第一轮获得决定。官网明确说明,当申请量较大时,部分申请可能顺延到下一轮继续审理。

PART 02、四个热门方向,不能同时全部递交

Advanced Computer Science

覆盖多个高级计算机主题,适合本科计算机基础较完整、希望保留技术方向选择空间的学生。

Artificial Intelligence

聚焦人工智能核心方法,包括知识表示、推理、机器学习、机器人及相关应用。

Machine Learning

更集中于机器学习理论和实践,涉及强化学习、计算机视觉、深度神经网络及语言模型,对算法、数学和编程基础要求较高。

Cyber Security

主要涉及密码学、网络安全、软件安全、计算机体系结构及AI安全,更匹配修读过系统、网络或安全相关课程的学生。

关键限制:上述计算机硕士方向采用相同入学要求,学校要求申请者只提交一个首选项目。选哪个方向,应由本科核心课程决定,而不是只看热度。

PART 03、为什么说87分只是起点?

曼大官网给出的中国申请者典型成功背景是:四年制本科、来自排名较高的院校,均分至少87%。

但学校并不只审核一个总均分,而是继续检查本科专业、课程结构和相关单科成绩。

曼大27Fall计算机首轮11月6日截止:87分是起点

推荐

曼大计算机申请需要同时核对的四项条件

计算机课程占比至少50%

计算机科学、软件工程等专业通常更容易满足要求。电子信息、自动化、数学、统计或数据科学等相邻专业,需要把成绩单逐门拆开,不能只凭修过Python判断可以跨申。

核心课成绩会被单独检查

曼大会审查完整学术记录,包括修读课程及对应成绩。总均分达到87分,但算法、数据结构、编程或软件开发相关课程偏低,仍可能影响结果。

必须使用官方加权均分

如果成绩单没有显示加权均分,需要由本科院校出具官方证明。百分制成绩应继续用百分比标注,不能只换算成GPA,也不能自行使用算术平均分代替。

PART 04、不需要文书和推荐信,申请反而更“硬”

曼大计算机项目不要求个人陈述和推荐信,目前也不收取申请费。

这不代表申请更容易,而是说明审核更集中于客观学术材料。近期毕业的申请者,很难依靠一篇文书或一段实习去弥补课程结构不足。

申请材料包括:

官方本科成绩单及必要的英文翻译

成绩单未显示均分时的官方加权均分证明

已毕业学生的学位证明

在读学生的大四全部课程清单

毕业超过三年申请者的CV

已经取得的英语语言成绩

2+2或3+1背景的学生,需要提交两所院校的官方成绩单和相关证书,不能只交最终学位院校的材料。

官网目前列出的语言要求为雅思总分7.0,单项不低于6.5

PART 05、哪些学生值得赶第一轮?

建议以第一轮为目标

本科为计算机科学、软件工程等高度相关专业;院校背景与均分达到官网参考区间;计算机课程占比能够达到50%;核心课程成绩稳定;并且已经能根据课程背景确定唯一首选方向。

不建议为了赶时间仓促递交

均分接近87分,但还没核对院校背景;本科不是计算机专业,只凭几门编程课判断能跨申;无法证明计算机课程占比;或者在AI、机器学习和网络安全之间没有完成课程匹配。

曼大计算机不是“87分就能申”,更不是“有编程经历就能跨申”。第一轮前最重要的工作,是完成成绩单和课程结构评估。

信息核对时间:2026年9月4日。项目要求和申请状态可能调整,请以递交时曼彻斯特大学官网为准。

官方来源:The University of Manchester 2027 entry项目页面。

Advanced Computer Science·Artificial Intelligence·Machine Learning·Cyber Security

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