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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

申請難度：中就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：中

53 QS 2023

項(xiàng)目簡介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
秋季	全日制1年	297,000港幣

申請時(shí)間

2025Fall

- 開放時(shí)間

2025-05-31 Round1

2025Fall Round1 開始時(shí)間：- 結(jié)束時(shí)間：2025-05-31 距申請截止還剩221天

項(xiàng)目官網(wǎng)

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

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	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，以滿足對高級數(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；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)動的思維來發(fā)現(xiàn)新知識并解決具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的現(xiàn)實(shí)問題；認(rèn)識到對新興和創(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	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	存儲和檢索數(shù)據(jù)

選修課

序號	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)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)	Data Mining and Knowledge Discovery
4	數(shù)據(jù)驅(qū)動的運(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