专业方向 | 数据科学 | 项目类别 | 入学时间 | 项目时长 | |||
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项目学费 | 项目规模 | 平均成绩 | 国际学生 | ||||
男女比例 | 就业比例 | 平均起薪 |
香港城市大学数据科学理学硕士项目致力于培养数据分析毕业生,以满足对高级数据科学技术的日益增长的需求,并帮助毕业生将数据科学技术应用于组织决策中的知识发现和传播。该项目还致力于帮助数据分析专业人士提升他们的技术管理和开发技能,并为定量相关领域的学生快速发展数据科学职业生涯奠定基础。
具有工程、科学或其他相关学科背景
类型 总分要求 小分要求
雅思 6.5 /
托福 79 /
六级 450 /
该项目可以帮学生提升技术管理和开发技能,为相关定量领域的学生快速过渡到数据科学提供坚实的道路。
课程设置:核心课程围绕数据开设,非常硬核全面。总计五门,包括探索性数据分析和可视化,统计机器学习1和2,存储和检索数据,一个项目研究。基于学习难度,统计机器学习开设了两个课时,课程传授的知识和广度非常大。选修课比如贝尔斯数据分析、数据挖掘和知识发现、自然语言处理等对于学生能力提升也有较大帮助。
就业服务:毕业后可从事数据科学家、数据分析师、数据工程师、人工智能工程师、专业顾问、经理和其他数据专家职位。相关职业发展前景良好,薪酬高,金融银行、科技、房地产、保险、教育、电子商务、零售和营销、运输和物流等行业对数据分析人才都有很高的需求,毕业生中约有60%的月薪超过30,000港元。
招生特点:申请方面对于本科专业限制较少,适合本科工程想补充数据分析技能的学生跨申,非常喜欢985院校的学生。
序号 | 课程介绍 | Curriculum |
1 | 贝叶斯数据分析 | Bayesian Data Analysis |
2 | 智慧城市数据分析 | Data Analytics for Smart Cities |
3 | 动态规划与强化学习 | Dynamic Programming and Reinforcement Learning |
4 | 实验设计与回归分析 | Experimental Design and Regression |
5 | 探索性资料分析与可视化 | Exploratory Data Analysis and Visualization |
6 | 电子商务信息安全 | Information Security for eCommerce |
7 | 机器学习 | Machine Learning |
8 | 大规模机器学习 | Machine Learning at Scale |
9 | 自然语言处理 | Natural Language Processing |
10 | 数据科学优化 | Optimization for Data Science |
11 | 隐私加强技术 | Privacy-enhancing Technologies |
12 | 数据科学研究项目 | Research Projects for Data Science |
13 | 统计机器学习 | Statistical Machine Learning |
14 | 存取数据 | Storing and Retrieving Data |
15 | 时间序列与面板数据 | Time Series and Panel Data |