香港中文大学深圳校区的数据科学理学硕士项目是为了培养期望在数据科学领域深入学习的学生而设计,旨在使学生具备专业的知识和技能,用于解决大数据的采集、管理及分析等方面的问题。
完成该专业的学习后,学生将掌握:
• 大数据及商业分析方面的基础理论知识;
• 统计学、机器学习及数据挖掘的关键方法和工具;
• 各领域中大数据分析的解决方法与模型;
• 商业数据分析的概念及技巧;
• 有效的沟通及人际技巧(写作及口语);
• 理解数据科学相关的职业道德要求。
课程设置介绍:
专业课程采用全英文教学,学制24个月。数据科学理学硕士项目的学生需在学习期限内完成3门必修课和11门选修课,每门课程3学分;或3门必修课和9门选修课,并在学术导师和业界导师(可选)的指导下,完成6学分的毕业项目。修满42专业学分要求的学生会被授予香港中文大学学位证书。
必修课程:优化理论与建模、数据挖掘、机器学习
选修课程:
| 统计学
Python编程
数据库原理与开发
高级时间序列分析
医学影像与人工智能
自然语言处理
图像处理与计算机视觉
应用回归分析
数值算法分析
人工智能
应用并行编程
大数据建模与管理
网络分析
数据驱使实验设计与衡量
数据可视化
经济分析
人工智能:法律与政策
区块链
优化理论与算法
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云计算
大数据营销
衍生品及其风险管理方法
金融科技理论与实践
动态规划
深度学习及其应用
中国公司管治与社会责任
随机过程
深度学习
强化学习
运营管理与分析
毕业项目
校外实习一
校外实习二
量化投资组合分析
互联网与金融
大数据分析
市场微观结构与算法交易
固定收益证券分析
|
信用风险建模与产品
电子支付系统与区块链
另类投资
中国经济与金融市场
应用计量经济学
博弈论与拍卖理论
创业金融经济学
随机模型及其商业应用
资讯管理
法务与预测分析
企业估价和财务报表分析
数据挖掘和商业分析
会计数据策略与可视化
金融市场的文本分析
金融市场工具
信用评级和信用风险管理
人工智能原理
物联网与零售技术
|
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