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当人工智能和数据技术逐渐渗透到各行各业，
“会用数据解决问题”正在成为一种通用能力。
无论是商业决策、金融分析、城市治理，
还是医疗健康、互联网产品设计，
数据科学都不再只是技术人员的专属领域，
而是一门连接技术、决策与现实问题的交叉学科。
在这样的背景下，
选择一条兼顾技术基础、应用场景与国际视野 的学习路径，
成为许多学生在规划研究生阶段时的重要考量。
香港城市大学的数据科学理学硕士（MSc in Data Science），
正是这样一个以应用与跨学科为导向的研究生项目。
一、学校与学术环境概览
香港城市大学（City University of Hong Kong，CityU）
是一所公立研究型大学，
在工程、计算机、数据科学、商科、法律及社会科学等领域均有系统布局。
学校整体教学理念强调：
在香港及粤港澳大湾区的产业环境中，
这种取向为数据相关专业的学习提供了较为丰富的现实语境。
二、计算学院：数据与计算方向的重要支撑
数据科学理学硕士隶属于计算学院（College of Computing）。
学院的研究与教学方向涵盖：
在教学过程中，
学院注重学生对数据分析工具、算法思维与实际问题建模能力的培养，
鼓励学生在真实或近真实的数据场景中进行训练。
三、项目定位：从数据到决策的能力培养
该项目的核心目标，
并不只是教授单一技术工具，
而是帮助学生建立一套完整的数据思维框架，包括：
项目同时关注技术能力与沟通能力的结合，
强调将分析结果以清晰方式传达给不同背景的受众。
四、课程结构：基础与应用并行
项目共需完成30学分，
课程主要分为核心课程与选修课程两部分。
核心课程（15 学分）
包括：
这些课程为学生建立统计、机器学习与数据处理的基础框架。
选修课程（15 学分）
学生可根据兴趣选择方向，
课程内容覆盖：
这种结构，
使学生能够在通用能力基础上，
逐步向具体应用领域延伸。
五、学制与费用安排
项目在时间安排上具有一定弹性，
适合不同背景与规划的申请者。
六、申请背景与能力侧重
项目通常要求申请人具备：
英语要求一般包括：
在申请评估中，
除了学术成绩，
项目也较为关注：
七、完成学业后的发展方向
从项目培养目标来看，
毕业生可根据个人背景与积累，
进入以下相关领域：
具体发展路径仍取决于个人能力积累与实践经历，
项目提供的是方法、平台与训练环境。
最后：
数据科学，是理解复杂问题的一种方式
数据科学并不仅仅是写代码或跑模型，
而是一种将复杂现实问题转化为可分析结构的能力。
在香港这样一个产业与数据应用场景较为集中的城市学习数据科学，
学生不仅是在课堂中学习方法，
也在不断接触真实问题的分析逻辑。
如果你希望在技术与应用之间找到平衡，
并通过系统学习提升对数据的理解与使用能力，
那么，
理性了解这一类项目，
将有助于你判断它是否符合你的学习与发展规划。
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