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數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士

MSc Data Science

所屬學(xué)院：數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院

申請(qǐng)難度：中就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：中

53 QS 2023

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
9月	1年	312000港幣/年

申請(qǐng)時(shí)間

2025Fall

2024-09-16 開(kāi)放時(shí)間

2025-03-31 Round1

2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間：2024-09-16 結(jié)束時(shí)間：2025-03-31 距申請(qǐng)截止還剩127天

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.cityu.edu.hk/pg/programme/p70

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	/
托福	79	/
英語(yǔ)六級(jí)	450	/

其它要求

獲得相關(guān)理工學(xué)科的學(xué)士學(xué)位，或具有同等教育資歷。

培養(yǎng)目標(biāo)

該項(xiàng)目旨在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析畢業(yè)生，以滿足對(duì)高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)技能日益增長(zhǎng)的需求，并讓畢業(yè)生做好準(zhǔn)備，將數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于組織決策中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和傳播。它還旨在幫助數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員提升他們的技術(shù)管理和開(kāi)發(fā)技能，并為相關(guān)定量領(lǐng)域的學(xué)生提供一條快速過(guò)渡到數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)的堅(jiān)實(shí)道路。成功完成本課程后，學(xué)生將能夠：應(yīng)用適合數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科的科學(xué)和工程知識(shí)；了解當(dāng)代技術(shù)的理論基礎(chǔ)，并將其應(yīng)用于跨多個(gè)學(xué)科的數(shù)據(jù)管理、挖掘和分析；理解計(jì)算工具并使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維來(lái)發(fā)現(xiàn)新知識(shí)并解決具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題；認(rèn)識(shí)到對(duì)新興和創(chuàng)新數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和思想的持續(xù)學(xué)習(xí)的必要性并參與其中；以書(shū)面、口頭和視覺(jué)形式交流想法和發(fā)現(xiàn)，并在多元化的團(tuán)隊(duì)環(huán)境中工作。

必修課

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	Exploratory Data Analysis and Visualization	探索性數(shù)據(jù)分析與可視化
2	Research Projects for Data Science	數(shù)據(jù)科學(xué)研究項(xiàng)目
3	Statistical Machine Learning I	機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì) I
4	Statistical Machine Learning II	機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì) I
5	Storing and Retrieving Data	存儲(chǔ)和檢索數(shù)據(jù)

選修課

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	貝葉斯數(shù)據(jù)分析	Bayesian Data Analysis
2	智慧城市數(shù)據(jù)分析	Data Analytics for Smart Cities
3	數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)	Data Mining and Knowledge Discovery
4	數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)籌學(xué)	Data-driven Operations Research
5	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning
6	論文	Dissertation
7	動(dòng)態(tài)規(guī)劃與強(qiáng)化學(xué)習(xí)	Dynamic Programming and Reinforcement Learning
8	實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與回歸	Experimental Design and Regression
9	電子商務(wù)信息安全	Information Security for eCommerce
10	機(jī)器學(xué)習(xí)：原理與實(shí)踐	Machine Learning: Principles and Practice
11	大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)	Machine Learning at Scale
12	自然語(yǔ)言處理	Natural Language Processing
13	網(wǎng)絡(luò)生命與數(shù)據(jù)科學(xué)	Networked Life and Data Science
14	在線學(xué)習(xí)與優(yōu)化	Online Learning and Optimization
15	數(shù)據(jù)科學(xué)優(yōu)化	Optimization for Data Science
16	預(yù)測(cè)分析與金融應(yīng)用	Predictive Analytics and Financial Applications
17	隱私增強(qiáng)技術(shù)	Privacy-enhancing Technologies
18	數(shù)據(jù)科學(xué)的社會(huì)基礎(chǔ)	Social Foundations of Data Science
19	分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法	Statistical Methods for Categorical Data Analysis
20	機(jī)器學(xué)習(xí)的隨機(jī)優(yōu)化	Stochastic Optimization for Machine Learning
21	時(shí)間序列和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)	Time Series and Recurrent Neural Networks
22	金融工程與技術(shù)主題	Topics in Financial Engineering and Technology