香港大学数据科学硕士项目课程内容、申请要求、申请DDL汇总!
来源:哈鲁教育 2022-11-16
进入11月中旬,2023年秋留学申请已进入一个小高潮,还没做好选校选专业的同学,得抓紧时间准备啦!今天,小编将要给同学们带来的便是香港大学的数据科学硕士(Master of Data Science)项目,以供同学们做参考,一起来看看吧~

数据科学硕士(MDASC)是一个由统计与精算科学系(host)和计算机科学系联合提供的硕士课程,开设在理学院下。它的跨学科性促进了计算机技术、运筹学、统计建模和模拟在私营和公共部门的所有组织和企业中决策和解决问题的应用。MDASC课程采用了统计和计算概念和方法的平衡和全面的教学方法,支持不局限于商业或单一领域的应用。
二、课程设置:
该项目由核心课程、选修课程以及一个Capstone项目组成。核心课程主要侧重于预测性和规范性概念和方法,努力使学生在统计和计算分析方面具备坚实的基础,例如统计建模、计算智能、时间数列预测法、深度学习;选修课涵盖广泛的当代主题,为学生提供数据科学中使用的各种应用技术的扎实培训。
核心课程:
Computational intelligence and machine learning (6 credits)
Statistical inference for data science (6 credits)
Advanced database systems (6 credits)
Deep learning (6 credits)
Advanced statistical modelling (6 credits)
Time series forecasting (6 credits)
选修课程:
List A:
Advanced topics in data science (6 credits)
Cluster and cloud computing (6 credits)
Machine learning in trading and finance (6 credits)
Multimedia technologies (6 credits)
Smart phone apps development (6 credits)
Visualization and visual analytics (6 credits)
Introduction to cyber security (6 credits)
Financial fraud analytics (6 credits)
Data science for business (6 credits)
List B:
Advanced statistical inference (6 credits)
Financial data analysis (6 credits)
Advanced quantitative risk management (6 credits)
Spatial data analysis (6 credits)
Current topics in statistics (6 credits)
Programming for data science (6 credits)
Data mining techniques (6 credits)
Marketing analytics (6 credits)
Statistical methods for network data (3 credits)
Natural language processing and text analytics (3 credits)
Blockchain data analytics (3 credits)
三、申请要求:
申请人应持有荣誉学士学位或同等学历;
三门学科(微积分和代数、计算机编程和统计学导论)或相关领域中至少修过一门大学或大专证书课程;
托福最低总分要求80或以上,或雅思最低总分要求6.0或以上。
四、申请截止日期:
第一轮:2022年12月14日
第二轮:2023年1月31日
好了,今天的分享就到这里,同学们如需了解更多上述项目的申请信息,或想了解自己的条件能申请到哪些学校哪些项目,点击报名参与免费的“留学评估”,我们将安排资深的留学老师为您服务!

一、项目简介:
在大数据时代,每天都有大量数据从社交媒体、消费者档案、全球经济等渠道产生。这些复杂的数据要求我们不仅要描述和理解信息,更重要的是,要揭示关键信息,以便采取最佳行动。当传统的数据处理应用软件无能为力时,HKU数据科学硕士的出现开辟了大数据时代高性能分析的新领域。数据科学硕士(MDASC)是一个由统计与精算科学系(host)和计算机科学系联合提供的硕士课程,开设在理学院下。它的跨学科性促进了计算机技术、运筹学、统计建模和模拟在私营和公共部门的所有组织和企业中决策和解决问题的应用。MDASC课程采用了统计和计算概念和方法的平衡和全面的教学方法,支持不局限于商业或单一领域的应用。
二、课程设置:
该项目由核心课程、选修课程以及一个Capstone项目组成。核心课程主要侧重于预测性和规范性概念和方法,努力使学生在统计和计算分析方面具备坚实的基础,例如统计建模、计算智能、时间数列预测法、深度学习;选修课涵盖广泛的当代主题,为学生提供数据科学中使用的各种应用技术的扎实培训。
核心课程:
Computational intelligence and machine learning (6 credits)
Statistical inference for data science (6 credits)
Advanced database systems (6 credits)
Deep learning (6 credits)
Advanced statistical modelling (6 credits)
Time series forecasting (6 credits)
选修课程:
List A:
Advanced topics in data science (6 credits)
Cluster and cloud computing (6 credits)
Machine learning in trading and finance (6 credits)
Multimedia technologies (6 credits)
Smart phone apps development (6 credits)
Visualization and visual analytics (6 credits)
Introduction to cyber security (6 credits)
Financial fraud analytics (6 credits)
Data science for business (6 credits)
List B:
Advanced statistical inference (6 credits)
Financial data analysis (6 credits)
Advanced quantitative risk management (6 credits)
Spatial data analysis (6 credits)
Current topics in statistics (6 credits)
Programming for data science (6 credits)
Data mining techniques (6 credits)
Marketing analytics (6 credits)
Statistical methods for network data (3 credits)
Natural language processing and text analytics (3 credits)
Blockchain data analytics (3 credits)
三、申请要求:
申请人应持有荣誉学士学位或同等学历;
三门学科(微积分和代数、计算机编程和统计学导论)或相关领域中至少修过一门大学或大专证书课程;
托福最低总分要求80或以上,或雅思最低总分要求6.0或以上。
四、申请截止日期:
第一轮:2022年12月14日
第二轮:2023年1月31日
好了,今天的分享就到这里,同学们如需了解更多上述项目的申请信息,或想了解自己的条件能申请到哪些学校哪些项目,点击报名参与免费的“留学评估”,我们将安排资深的留学老师为您服务!
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