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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 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 開放時(shí)間
  • 2025-03-31 Round1
    2025Fall Round1 開始時(shí)間:2024-09-16 結(jié)束時(shí)間:2025-03-31 距申請(qǐng)截止還剩117天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 /
    托福 79 /
    英語六級(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;以書面、口頭和視覺形式交流想法和發(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

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