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澳洲國立大學

The Australian National University
所在城市: 澳大利亞首都堪培拉
QS世界排名30名USNews排名62名

基本信息

  • 所屬地區(qū):澳洲
  • 官網(wǎng)鏈接:https://www.anu.edu.au/
  • 院校性質:公立
  • 建校時間:1946年(奠基于1910年)

院校簡介

澳大利亞大學(The Australian National University),簡稱ANU,始建于1946年,坐落于澳大利亞首都堪培拉,是公立研究型綜合類大學,也是環(huán)太平洋大學聯(lián)盟、國際研究型大學聯(lián)盟、澳大利亞八校聯(lián)盟、大學協(xié)會成員。它是由澳大利亞聯(lián)邦議會立法創(chuàng)立,享有大學資格的學府。

院校專業(yè)

該校開設的專業(yè)主要有:會計、精算研究、商務管理、商務信息系統(tǒng)、金融、國際商務、商業(yè)管理、精算研究與經(jīng)濟學、環(huán)境與資源經(jīng)濟、國際與發(fā)展經(jīng)濟、精算實踐、應用經(jīng)濟學、工商管理、電子材料系統(tǒng)、機電系統(tǒng)、光子系統(tǒng)、可再生能源系統(tǒng)、可持續(xù)系統(tǒng)、工程研發(fā)、軟件工程、生物技術、動畫與視頻、陶瓷、家具、玻璃、金器與銀器、繪畫、印刷與繪圖、創(chuàng)意設計、音樂技術、樂理、數(shù)字藝術、文學與社會科學、阿拉伯語、人類學、經(jīng)濟學、法學、生物學、藥學、太空科學、地質學、地球科學、農業(yè)科學、食品與營養(yǎng)科學、海洋與植物科學、生態(tài)與環(huán)境科學等。

錄取條件澳洲國立大學的錄取條件主要有以下幾方面

預科

學歷要求:高二完成或者高中畢業(yè)。

語言要求:5.5,單科不低于5分。

本科

學歷要求:大一完成或者憑高考成績申請。

語言要求:大部分專業(yè)雅思要求6.5,單科不低于6.0,醫(yī)學及法律專業(yè)(推薦閱讀:法律專業(yè))雅思要求7.0,單科不低于6.0分。

碩士

學歷要求:本科畢業(yè),拿到學士學位。

語言要求:6.5,單科不低于6.0,醫(yī)學及法律專業(yè)雅思要求7.0,單科不低于6.0分。

學習費用

- 學費 -

(1)通常Arts、Society&Culture藝術、社會與文化領域學費低的可達到4萬澳元/年。

(2)Engineering&Computer Science工程與計算機科學、Law&Legal Studies法律與法律研究、Natural、Physical&Environmental Sciences自然、物理與環(huán)境科學學費均達到4.8萬澳元/年。

(3)Business&Commerce商科領域學費可達到5萬澳元/年。

(4)Health&Medical Studies健康與醫(yī)學研究領域學費可達到5.4萬澳元/年。

- 生活費 -

房租費:校內住宿330澳幣,校外每周的房租在170-210澳幣不等。

在堪培拉,留學生一年的日常生活約12000-15000澳幣,無論是校內住宿還是學生在校外附近租房,每周的房租在170-210澳幣不等。

食物:一般來說,學生不太可能有時間來精心料理每頓飯,所以,一頓做幾頓的事情是不可避免的。這樣的飯菜品質不高,所以投入太大沒有實際意義。簡單的說,每周大概40-45塊就夠。

相關問答

Q
澳洲國立大學什么專業(yè)最好
A
最佳答案:
1、藝術與人文 澳洲大學在人文領域比較具有優(yōu)勢,其藝術與人文專業(yè)在澳洲排名第一,世界排名前十,其中在考古學、歷史學、現(xiàn)代語言學、哲學方面尤其占有優(yōu)勢。 2、精算學 澳洲大學精算專業(yè)課程非常完整,是唯一被澳洲精算師協(xié)會認定有資格授予精算學學士和精算學碩士學位的大學,在世界排名第36,澳洲排名第1。查看更多
Q
澳洲國立大學是什么水平
A
最佳答案:
澳大利亞大學,簡稱ANU,是一所坐落在澳大利亞首都堪培拉的世界著名研究型綜合大學。澳洲大學宜人的氣候、理想的地理位置、優(yōu)美的自然環(huán)境使校園的學習和生活充滿友好,和平的氣氛,是大學生學習、生活和旅游的最佳選擇。查看更多
Q
澳洲國立大學的計算機專業(yè)怎么樣
A
最佳答案:
這個專業(yè)的課程設置主要有:Structured Programming、Programming for Scientists、Professional Practice 1、Professional Practice 2、Computer Vision、Adv Topics in Computer Vision、Intro to Machine Learning、Statistical Machine Learning、Logic、Artificial Intelligence、Document Analysis、Neural Networks,Deep Learning、Advanced Topics in A.I、Adv Topics in Machine Learning、Optimisation.查看更多

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