入學時間 | 項目時長 | 項目學費 |
9月 | 全日制1.5年 | 325500港幣 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.0 | |
托福 | 80 |
數學、統計學、計算機科學、信息技術、工程和科學專業的榮譽學士學位或同等學歷。持有其他學科學士學位并具有數學或信息技術背景的申請人也會被考慮。
數據科學與分析涉及使用數學、統計和計算技術從大規模數據中提取有用信息并做出決策。人們普遍認為,統計學、優化方法和計算機科學構成了現代數據科學的三大支柱。本課程旨在對這三大支柱進行平衡處理,以培養未來的數據分析師。 本課程旨在培養具備數學、統計學和計算機科學等核心學科專業知識的畢業生。它培養學生的分析和批判性思維,以及解決問題的能力。這將使學生能夠在金融和信息技術等不同行業中從事數據分析師的工作。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 優化方法 | Optimization Methods |
2 | 統計數據挖掘 | Statistical Data Mining |
3 | 數據科學原理 | Principles of Data Science |
4 | 深度學習 | Deep Learning |
5 | 大數據計算 | Big Data Computing |
6 | 數據結構和數據庫系統 | Data Structures and Database Systems |
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 運籌學方法 | Operations Research Methods |
2 | 圖與網絡 | Graphs and Networks |
3 | 科技數學建模 | Mathematical Modelling for Science and Technology |
4 | 應用線性模型 | Applied Linear Models |
5 | 預測和應用時間序列分析 | Forecasting and Applied Time Series Analysis |
6 | 最優控制與管理科學應用 | Optimal Control with Management Science Applications |
7 | 科學計算 | Scientific Computing |
8 | 決策分析 | Decision Analysis |
9 | 概率和隨機模型 | Probability and Stochastic Models |
10 | 統計推斷 | Statistical Inference |
11 | 損失模型與風險分析 | Loss Models and Risk Analysis |
12 | 投資科學 | Investment Science |
13 | 模擬與風險分析 | Simulation and Risk Analysis |
14 | 高級運籌學方法 | Advanced Operations Research Methods |
15 | 高級高維數據分析 | Advanced High Dimensional Data Analysis |
16 | 高頻交易高級專題 | Advanced Topics in High Frequency Trading |
17 | 數據科學量子計算 | Quantum Computing for Data Science |
18 | 定量金融高級專題 | Advanced Topics in Quantitative Finance |
19 | 碳定價和碳交易的隨機模型 | Stochastic Models for Carbon Pricing and Trading |
20 | 學位論文 | Dissertation |
21 | 高級數據分析 | Advanced Data Analytics |
22 | 自然語言處理 | Natural Language Processing |
23 | 人工智能概念 | Artificial Intelligence Concepts |
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