这几所学校，单就排名来看的话，IC要比曼大、爱丁堡高上一愁，不管是学校排名还是专业排名。
最新的QS世界大学排名，IC世界第6，爱丁堡第15，曼大第28；专业排名的话，ic第一（英国第三，世界17），其次是爱丁堡，然后是曼大。
但总的来说，区别不大，不管你去到哪所学校，后面回国后就业都不会差，这几所学校的名声都不小，且你能申上，代表你的本科也不会差，因为这几所学校都有自己对于陆本学校的录取要求都不低。
这几所学校的申请要求：
IC：接受211的学生，且分数要求在80以上，但是大写加粗的“优先考虑85分以上的候选人”。
爱丁堡：如果是在爱丁堡大学的priority list上，则需要达到80分以上；不在名单上的需要达到85分以上（IC属于C级专业）。Priority list多是985、211的学校，以及深圳大学和南方科技大学两所双非）。
曼大：只接受排名靠前的大学的申请，均分至少83分。排名靠前的大学大部分都是211以及双一流学校。包括TOP学校141所+一类院校68所+14所特别认可院校。
PS：这个主要针对一般的高校，像西浦宁诺这种中外合办，按英本来算。本科不受限制，但是成绩的话，IC需要达到一等学位，曼大和爱丁堡多是二等一学位。
但这个只是基本条件，你达到条件之后，你的申请材料才会被审理，没有达到的会直接被关进小黑屋。如果是要拿到offer的标准（这几所学校的申请标准）：
IC要难一点，基本上拿到offer的都是985、211本科的学生，或者是中外合办/海本的学生。985、211的分数都在88甚至是90分左右；海本或者中外合办也差不多78/80的分数。
爱丁堡和曼大难度稍低，虽然拿到offer的也是985、211居多，但是分数85左右的会比较多；海本/中外合办的多是75分左右，个别实践背景比较好的，70分左右也能拿到offer。
另外，我们在申请的时候除了要考虑申请难度以外，还要考虑的是哪所学校有符合你背景你预期的项目，以及这些项目的难度如何，你够不够条件去申请。这几所学校能够提供的具体项目有如下。
IC的项目：
1.MSc Computing Science：有五个专业方向，分别是人工智能和机器学习、管理和财务、安全性和可靠性、软件工程、视觉计算和机器人，不同方向侧重于不同的专业领域。这五个专业方向都不限制申请者的专业背景，但要求申请者有大量的computing相关背景，适合非计算机专业，但是有计算机相关工作经验的学生。
人工智能和机器学习：侧重于人工智能和知识工程，以及复杂认知和社会行为的计算，以及工程模型的开发。
管理和财务：研究软件开发以及软件技术在管理和组织信息系统中的作用。
软件工程：注重工程在软件设计、开发和维护中的作用。
安全性和可靠性：计算机设备、信息和服务的保护，以及未经授权访问的过程和机制；
视觉计算和机器人：研究视觉、图形、智能行为和生物医学图像计算。
2.高级计算：这个项目适合具有丰富计算背景，并且希望更加深入的学习高级计算概念和技术的学生，比较适合以职业为导向的学生，要求学生有计算机科学的专业背景，不强制但建议有GRE。
3.人工智能：主要面向具有数学思维的STEM生，提供编程以及人工只能基础的强化培训，有机会和从事IT应用的名企一起完成小组或者是个人项目。需要本科是数学、物理、工程或者是其他实质性数学内容丰富的学生，不强制但建议有GRE。
4.计算：这个项目适合没有计算机相关专业背景的学生，因为他不限申请者的本科专业。主要提供一些计算机科学强化培训的课程，官网也明确表示这个课程适合热衷于获得核心计算技能，或者是想要加深计算知识的，计算机以外学科的申请者。有机会参与大型软件项目开发。
5.MRes人工智能和机器学习：IC还有一个MRes学位的相关项目，都也是一年制，适合以后想要继续读博的学生。需要计算机科学、工程、数学、统计学或者物理专业的学生，其他自然科学学位（比如生物、化学等）的学生也可以考虑，但需要有很强的数学回哦这是计算基础和编程技能，且有笔试和面试，难度比上面的几个要高一些。
爱丁堡的项目：
1.MSc Computer Science：提供计算机系统设计、分析、实现和使用方面的专业知识，可以选择算法、编程语言或密码学等领域的课程。需要信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电子工程、数学、物理学等相关专业背景。
2.MSc Artificial Intelligence：重点是设计和构建智能系统的实用技术，要求信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电子工程、数学、物理学等相关专业背景。
3.MSc Cognitive Science：跨学科项目，涵盖计算机科学、语言学、心理学、神经科学以及哲学等领域，心理学专业背景的学生也可以申请。主要研究高等认知和推理、语音和语言以及神经科学的计算。
4.MSc Data Science：这个项目主要是对从数据中提取和构建知识的计算原理、方法和系统的研究，以及这些原则的应用和使用。要求信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电子工程、数学等相关专业背景。
5.Advanced Technology for Financial Computing MSc：提供高级技术科学（包括金融相关部门）和数字商业技能的结合，主要教导学生如何使用和开发数据、计算和人工智能技术来为具有财务、风险和决策相关数字化的组织提供价值的批判性和实践性认识、技术和商业视角。
6.MSc Design Informatics/Advanced Design Informatics MSc：前者一年制，后者两年制。将理论和研究与开放式制作相结合，将数据科学和设计思维相结合。要求信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电子工程等相关专业背景。
7.Cyber Security, Privacy and Trust MSc：主要注重于我们日常活动所使用的敏感信息（比如电子身份证/护照/电子支付系统等）的计算原则、方法和机制的研究，以寻求减轻这方面风险的手段。信息学、人工智能、认知科学、计算机科学、电气工程、语言学、数学、哲学、物理学、心理学或其他定量学科都可以尝试申请。
8.High Performance Computing MSc：注重实践，并且要求比较高，计算机科学和信息学、物理、数学、工程学、生物学、化学和地球科学等相关学科都可以申请，但必须掌握C、C++、Python、Fortran、Java中至少一门语言，并且熟悉代数、线性代数以及概率和统计学等数学概念。不是相关背景，但是有含金量比较高的相关工作经验，也可以申请。
曼大的项目：
1.MSc Advanced Computer Science：有比较general的方向，也有人工智能、计算机安全、数据和知识管理、数字生物学四个分支，可以自由选择，要求本科计算机科学专业背景或者Joint Degree (计算机科学专业占50%以上）。
2.Bioinformatics and Systems Biology：生物科学、医学科学、物理科学、计算机科学、数学等相关学科都可以申请，跨学科项目，旨在为基因组学、蛋白质组学和代谢组学的数据类型提供生物学背景，以及发展处理生物数据所需的计算和分析理解和技能。
3.Data Science (Computer Science Data Informatics)：同样要求本科计算机科学专业背景或者Joint Degree (计算机科学专业占50%以上），具有丰富计算机科学工作经验的学生也可以申请。
以上，除了这几所学校，UCL/KCL/华威的计算机也可以纳入考虑范围内，有相关问题可以欢迎随时来问。
