一、必修科目（Compulsory Subjects / 必修科目）
- COMP5112 Data Structures and Database Systems / 数据结构与数据库系统
- COMP5434 Big Data Computing / 大数据计算
- DSAI5101 Statistical Data Mining / 统计数据挖掘
- DSAI5102 Principles of Data Science / 数据科学原理
- DSAI5104 Optimization for Machine Learning / 机器学习的优化
- DSAI5207 Modern Deep Learning / 现代深度学习
二、选修科目（Elective Subjects / 选修科目）
- AMA502 Operations Research Methods / 运筹学方法
- AMA507 Mathematical Modelling for Science and Technology / 科学与技术的数学建模
- AMA514A Applied Linear Models / 应用线性模型
- AMA515A Forecasting and Applied Time Series Analysis / 预测与应用时间序列分析
- AMA524 Scientific Computing / 科学计算
- AMA528 Probability and Stochastic Models / 概率与随机模型
- AMA532 Investment Science / 投资科学
- AMA541 Simulation and Risk Analysis / 模拟与风险分析
- AMA567 Quantum Computing for Data Science / 数据科学中的量子计算
- AMA568 Advanced Topics in Quantitative Finance / 量化金融高级专题
- COMP5152 Advanced Data Analytics / 高级数据分析
- COMP5423 Natural Language Processing / 自然语言处理
- COMP5511 Artificial Intelligence Concepts / 人工智能概念
- COMP5523 Computer Vision and Image Processing / 计算机视觉与图像处理
- DSAI5103 Advanced High Dimensional Data Analysis / 高维数据分析
- DSAI5201 Artificial Intelligence and Big Data Computing in Practice / 实践中的人工智能与大数据计算
- DSAI5202 Emerging Topics in Artificial Intelligence and Big Data Computing / 人工智能与大数据计算前沿议题
- DSAI5203 Brain-inspired Computing / 脑启发计算
- DSAI5209 Visual Data Representation and Processing / 可视数据表示与处理
- DSAI5901 Dissertation (9 credits) / 毕业论文（9学分）
三、学术诚信与伦理科目（Academic Integrity and Ethics / 学术诚信与伦理）
- FSN5T01 Academic Integrity and Ethics in Science / 科学中的学术诚信与伦理
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李芳芳
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