留学选校列表：留学选校 城市空间科学：Urban Spatial Science 地理空间科学：Geospatial Science
| 中文名称 | 英文名称 | 侧重方向 | 必修/选修 |
|---|---|---|---|
| 地理信息系统与科学 | Geographic Information Systems and Science | 地理&空间数据分析 | 必修√ |
| 定量方法 | Quantitative Methods | 城市规划&空间数据分析 | 必修√ |
| 城市系统理论 | Urban Systems Theory | 城市规划 | 必修√ |
| 城市空间科学论文 | Urban Spatial Science Dissertation | 毕业论文 | 必修√ |
| 智慧城市: 背景、政策和政府 | Smart Cities: Context, Policy and Government | 城市规划 | 选修√ |
| 城市模拟 | Urban Simulation | 城市规划&空间数据分析 | 选修√ |
| 遥感城市和环境 | Remotely Sensing Cities and Environments | 城市规划&地理&空间数据分析 | 选修√ |
| 空间数据科学基础 | Foundations of Spatial Data Science | 地理&空间数据分析 | 选修√ |
| 空间数据采集、存储和分析 | Spatial Data Capture, Storage and Analysis | 空间数据分析 | 选修√ |
该专业共8门课与1篇毕业论文，8门课中与*空间数据分析*相关的有6门，与*城市规划*相关的有5门，与*地理*相关的有3门，课程的设置方向应该是空间数据分析在城市规划中的运用，偏向理论分析。
这两个专业的大方向是非常相似的，都是”数据+城市”，这里主要陈述差异。这个专业主要侧重方向是对于城市的数据分析，更为宏观，关于专业的描述可以侧重数据在城市分析中的运用。重点可以从以下几点切入：
原本的素材收集表内容就是按照这个专业写的，主要参照原本的内容即可。
发表的论文，运用了该专业所在的CASA中心的主席Prof. Michael Batty在The New Science of Cities的理念。
数次”双评价”的实践过程中学习并运用的大量的城市分析方法，和多个包含城市分析的项目。
丰富的城市规划学习与工作经历，和智慧城市相关的工作，以及各种相关的项目与论文。
我对编程有着非常大的兴趣，在选修课、MOOC和各种途径自学的编程与数据分析技能（Python、R、SQL）等。
| 中文名称 | 英文名称 | 侧重方向 | 必修/选修 |
|---|---|---|---|
| 研究项目 | Research Project | 毕业论文 | 必修√ |
| 地理空间科学 | Geospatial Science | 地理&空间数据分析 | 必修√ |
| 地理空间编程 | Geospatial Programming | 地理&编程&空间数据分析 | 必修√ |
| 数据科学的机器学习 | Machine Learning for Data Science | 编程&空间数据分析 | 选修√ |
| 时空数据分析与数据挖掘 | Spatial-Temporal Data Analysis and Data Mining (STDM) | 编程&空间数据分析 | 选修√ |
| 网络和移动地理信息系统-应用程序与编程 | Web and Mobile GIS - Apps and Programming | 编程&空间数据分析 | 选修√ |
| 工程数据分析 | Engineering Data Analysis | 建筑工程&编程 | 选修 |
| 空间数据库与数据管理 | Spatial Databases and Data Management | 编程&空间数据分析 | 选修√ |
| 应用建筑信息模型 | Applied Building Information Modelling | 建筑工程&BIM | 选修√ |
| 显示捕获与精确三维传感 | Reality Capture and Precision 3D Sensing | 建筑工程&BIM | 选修√ |
| 传感器和位置 | Sensors and Location | 建筑工程&BIM | 选修 |
| 空间分析与地理计算 | Spatial Analysis and Geocomputation | 地理&编程&空间数据分析 | 选修√ |
| 工程测量 | Engineering Surveying | 地理&建筑工程&BIM | 选修 |
该专业共12门课（选择8门以上）与1篇毕业论文，12门课中与*空间数据分析*相关的有7门，与*编程*相关的与7门，与*建筑工程*相关的有5门，与*BIM（建筑信息模型）*相关的有4门，与*地理*相关的有4门，课程的设置方向应该是GIS（地理信息系统）与BIM（建筑信息模型）在建设工程当中的混合运用，即CIM（城市信息模型）方向，偏向工程实践。
这两个专业的大方向是非常相似的，都是”数据+城市”，这里主要陈述差异。这个专业是土木与地理院设置的，侧重于建设工程方向，更为微观，同时也包含了数量较大的编程内容，但是并不需要有编程基础（教的即是入门的编程）。重点可以从以下几点切入：
“互联网+”的项目，我在其中负责BIM的内容，包括使用Revit建模，和用Rhino+Grasshopper进行方案优化等等。
我所学的城乡规划专业是建筑类专业背景下的，大学前两年和我院建筑学专业课程安排完全一致，有着充足的建筑工程类知识，我从大二便开始自学Revit和Rhino进行建筑设计/城市规划，把BIM引入了自己的课程设计中，在之后的实习工作中也参与了BIM设计。
我对编程有着非常大的兴趣，在选修课、MOOC和各种途径自学的编程与数据分析技能（Python、R、SQL）等。
熟练的GIS技能，以及丰富的分析经验等。