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數(shù)據(jù)科學理學碩士

MSc Data Science

所屬學院：數(shù)據(jù)科學學院

申請難度：中就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：中

53 QS 2025

項目簡介

入學時間	項目時長	項目學費
9月	1年	312000港幣/年

申請時間

2025Fall

2024-09-16 開放時間

2025-03-31 Round1

2025Fall Round1 開始時間：2024-09-16 結(jié)束時間：2025-03-31 距申請截止還剩82天

項目官網(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)理工學科的學士學位，或具有同等教育資歷。

培養(yǎng)目標

該項目旨在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析畢業(yè)生，以滿足對高級數(shù)據(jù)科學技能日益增長的需求，并讓畢業(yè)生做好準備，將數(shù)據(jù)科學技術(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)域的學生提供一條快速過渡到數(shù)據(jù)科學職業(yè)的堅實道路。成功完成本課程后，學生將能夠：應(yīng)用適合數(shù)據(jù)科學學科的科學和工程知識；了解當代技術(shù)的理論基礎(chǔ)，并將其應(yīng)用于跨多個學科的數(shù)據(jù)管理、挖掘和分析；理解計算工具并使用數(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)實問題；認識到對新興和創(chuàng)新數(shù)據(jù)科學技術(shù)和思想的持續(xù)學習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)，并在多元化的團隊環(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)科學研究項目
3	Statistical Machine Learning I	機器學習統(tǒng)計 I
4	Statistical Machine Learning II	機器學習統(tǒng)計 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)動的運籌學	Data-driven Operations Research
5	深度學習	Deep Learning
6	論文	Dissertation
7	動態(tài)規(guī)劃與強化學習	Dynamic Programming and Reinforcement Learning
8	實驗設(shè)計與回歸	Experimental Design and Regression
9	電子商務(wù)信息安全	Information Security for eCommerce
10	機器學習：原理與實踐	Machine Learning: Principles and Practice
11	大規(guī)模機器學習	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	Networked Life and Data Science
14	在線學習與優(yōu)化	Online Learning and Optimization
15	數(shù)據(jù)科學優(yōu)化	Optimization for Data Science
16	預(yù)測分析與金融應(yīng)用	Predictive Analytics and Financial Applications
17	隱私增強技術(shù)	Privacy-enhancing Technologies
18	數(shù)據(jù)科學的社會基礎(chǔ)	Social Foundations of Data Science
19	分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計方法	Statistical Methods for Categorical Data Analysis
20	機器學習的隨機優(yōu)化	Stochastic Optimization for Machine Learning
21	時間序列和循環(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