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數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士

MSc in Data Science

所屬學(xué)院：香港中文大學(xué)深圳-數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院

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

39 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	2年	28.8萬人民幣

申請(qǐng)時(shí)間

2024Fall

2023-09-01 開放時(shí)間

2024-04-30 Round1

2024Fall Round1 開始時(shí)間：2023-09-01 結(jié)束時(shí)間：2024-04-30 申請(qǐng)已結(jié)束

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://mscds.cuhk.edu.cn/en/

語(yǔ)言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	/
托福	79	/

其它要求

畢業(yè)于認(rèn)可的大學(xué)或機(jī)構(gòu)，具有學(xué)士學(xué)位，成績(jī)不低于二等榮譽(yù)學(xué)士，或畢業(yè)于認(rèn)可的大學(xué)或機(jī)構(gòu)，具有學(xué)士學(xué)位，成績(jī)不低于“B”，或完成高等教育課程的學(xué)習(xí)，具有相當(dāng)于學(xué)士學(xué)位的資歷。

培養(yǎng)目標(biāo)

本碩士課程項(xiàng)目旨在融合數(shù)據(jù)科學(xué)的基本理論、數(shù)據(jù)采集與管理、數(shù)據(jù)分析及高可擴(kuò)展性的知識(shí)發(fā)現(xiàn)等專業(yè)知識(shí)和技能，為學(xué)生在大數(shù)據(jù)科學(xué)及其分析領(lǐng)域打下扎實(shí)基礎(chǔ)。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	機(jī)器學(xué)習(xí)	Machine Learning
2	數(shù)據(jù)挖掘	Data Mining
3	優(yōu)化理論與建模	Optimization and Modeling
4	統(tǒng)計(jì)學(xué)理論	Theory of Statistics
5	Python編程	Python Programing
6	數(shù)據(jù)庫(kù)原理與開發(fā)	Database Principles and Development
7	高級(jí)時(shí)間序列分析	Advanced Time Series Analysis
8	醫(yī)學(xué)影像與人工智能	Artificial Intelligence in Medical Imaging
9	自然語(yǔ)言處理	Natural Language Processing
10	圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺	Image Processing and Computer Vision
11	應(yīng)用回歸分析	Applied Regression Analysis
12	數(shù)值算法分析	Analysis of Numerical Algorithms
13	人工智能	Artificial Intelligence
14	應(yīng)用并行編程	Applied Parallel Programming
15	大數(shù)據(jù)建模與管理	Big Data Modeling and Management
16	網(wǎng)絡(luò)分析	Web Analytics
17	數(shù)據(jù)可視化	Data Visualization
18	區(qū)塊鏈	Blockchain
19	云計(jì)算	Cloud Computing
20	金融科技理論與實(shí)踐	Fintech Theory and Practice
21	動(dòng)態(tài)規(guī)劃	Dynamic Programming
22	隨機(jī)過程	Stochastic Process
23	深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用	Deep Learning and Their Applications
24	強(qiáng)化學(xué)習(xí)	Reinforcement Learning
25	畢業(yè)項(xiàng)目（6學(xué)分）	Capstone Project (6 units)