香港大學數據科學碩士項目全解析！

香港大學數據科學碩士項目解讀

項目介紹

數據科學碩士

Master of Data Science

項目介紹

香港大學的數據科學理學碩士項目是由統計與(yu) 精算學院（起主導作用）與(yu) 計算機學院攜手開設的。該項目的核心目的是為(wei) 畢業(ye) 生提供數據科學原理與(yu) 實踐方麵的全麵培訓。申請該項目的學生需具備微積分與(yu) 代數、計算機編程以及統計學入門的基礎知識，並且在這三個(ge) 學科或相關(guan) 領域中的每一個(ge) ，都應至少修讀過一門大學或中學後的認證課程。

申請要求

具有學士學位或同等學曆，需要在以下3門學科（微積分和代數、計算機編程、統計學入門）的每一門或相關(guan) 領域修讀至少1門大學或高等教育水平證書(shu) 課程。

語言成績要求: 雅思6.0(5.5)。

課程設置

項目課程分為(wei) 三個(ge) 部分:

1.核心課程著重培養(yang) 統計建模與(yu) 計算智能的基礎能力:

統計建模:數據科學統計推斷、高級統計建模。

計算智能:高級數據庫係統、計算智能與(yu) 機器學習(xi) 。

2.選修課程分為(wei) ListA 和List B:

List A:聚焦技術實現與(yu) 計算方法，適合希望深入了解計算科學和前沿應用的學生(至少12學分)。包含的課程主要以下幾類:數據管理與(yu) 計算技術(集群與(yu) 雲(yun) 計算)、機器學習(xi) 與(yu) 人工智能(金融與(yu) 交易中的機器學習(xi) 、深度學習(xi) )、開發與(yu) 可視化技術(智能手機應用開發、數據可視化與(yu) 視覺分析)。

List B:注重統計理論與(yu) 數據科學的實際應用，適合希望掌握數據建模與(yu) 分析方法的學生(至少12學分)。包含的課程主要以下幾類:核心統計方法、應用領域分析(金融數據分析、高級定量風險管理、市場分析)、建模與(yu) 預測(時間序列)、前沿技術與(yu) 實用工具(自然語言處理與(yu) 文本分析、區塊鏈數據分析)

3.畢業(ye) 項目

Capstone有兩(liang) 種形式，一是跟導師做項目，寫(xie) 論文，二是做實習(xi) ，這也是DS人可以走就業(ye) 路線也可以走深造路線的原因。

職業(ye) 發展與(yu) 前景

根據招聘及人力資源專(zhuan) 家Randstad提供的信息，數據科學家，特別是數據分析師，位列香港十大最受歡迎科技職位之一。畢業(ye) 生可以根據自己的興(xing) 趣選擇從(cong) 事數據分析工作的領域，例如成為(wei) 私募量化研發專(zhuan) 家、互聯網巨頭公司的機器學習(xi) 工程師、信息安全分析專(zhuan) 家、商業(ye) 分析顧問或數據產(chan) 品經理等。

就讀體(ti) 驗

S學長

課程設置

必修課6門，選修課4門，最後一個(ge) 學期Project（類似於(yu) 畢業(ye) 設計）。

課程內(nei) 容

必修課統計理論+各種數據庫，選修有兩(liang) 個(ge) list，List A是computer science，List B是statistics。兩(liang) 個(ge) list中各選兩(liang) 門。隻有DASC是ds的同學，其他都是和cs/stats專(zhuan) 業(ye) 的一起上課。每門課大概有2-3個(ge) assignment，有一些課有group project，還有midterm和final。workload還是挺大的…除了上課自己需要時間理解ppt，需要走心學習(xi) 的一個(ge) 專(zhuan) 業(ye) 。

就讀體(ti) 驗

本來保持著在本科時Play Hard，Study Hard心態，但是midterm就爆炸了。所以為(wei) 了Final直接Study Hard。課程內(nei) 容還是挺有用的，作業(ye) 也很有挑戰性，如果不理解透知識點的話，根本不會(hui) 寫(xie) 。同學都很優(you) 秀，營造了濃鬱的學習(xi) 氛圍。本來想躺平隨便混混畢業(ye) ，結果半個(ge) 學期後自己開始push自己。總體(ti) 來說data science很適合熱愛學習(xi) 的，也喜歡挑戰自己的同學。

F學長

師資力量

港大數據科學碩士項目師資力量雄厚，授課老師多為(wei) 各領域的專(zhuan) 家和大牛。他們(men) 不僅(jin) 具備豐(feng) 富的學術背景和研究經驗，還注重將最新的研究成果和行業(ye) 動態融入教學中。此外，課程大多數由授課老師和助教共同完成，學生遇到問題可以及時通過郵件等方式向老師和助教請教，他們(men) 通常都能給予及時的回應和幫助。

學習(xi) 體(ti) 驗與(yu) 課程難度

課程難度適中但任務量較大。由於(yu) 項目涉及統計學和計算機科學的跨學科內(nei) 容，學生需要同時學習(xi) 兩(liang) 個(ge) 領域的專(zhuan) 業(ye) 知識，因此會(hui) 感到一定的挑戰。但正是這種跨學科的特性，使得學生在畢業(ye) 後具備更廣泛的知識背景和更強的競爭(zheng) 力。

在學習(xi) 體(ti) 驗方麵，港大提供了豐(feng) 富的學習(xi) 資源和良好的學習(xi) 環境。可以通過圖書(shu) 館、在線數據庫等途徑獲取所需的學術資料和研究數據。此外，學校還經常舉(ju) 辦各種講座、研討會(hui) 等活動，提供與(yu) 業(ye) 界專(zhuan) 家交流和學習(xi) 的機會(hui) 。

就業(ye) 前景

可以根據自己的興(xing) 趣和職業(ye) 規劃選擇從(cong) 事數據分析、機器學習(xi) 、人工智能等領域的工作。同時，港大提供了豐(feng) 富的實習(xi) 機會(hui) 和職業(ye) 發展資源，幫助我們(men) 更好地適應職場環境和實現職業(ye) 目標。

就讀感受

這個(ge) 項目提供了寶貴的學習(xi) 機會(hui) 和職業(ye) 發展平台。在這裏不僅(jin) 學到了專(zhuan) 業(ye) 知識和技能，還結識了來自不同背景的優(you) 秀同學和業(ye) 界專(zhuan) 家。這些經曆和資源都會(hui) 是未來職業(ye) 發展中的重要財富。

錄取案例

B同學

本科院校：國內(nei) 985

本科專(zhuan) 業(ye) ：信息係統與(yu) 信息管理

GPA：85+

雅思：6.5

軟性背景：兩(liang) 段實習(xi) ，四段科研

D同學

本科院校：國內(nei) 211

本科專(zhuan) 業(ye) ：計算機科學

GPA：88+

雅思：7.0