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  • 數(shù)據(jù)科學(xué)理學(xué)碩士
    MSc in Data Science
    所屬學(xué)院:香港中文大學(xué)深圳-數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院
    申請(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:中
    39 QS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    9月 2年 28.8萬(wàn)人民幣

    申請(qǐng)時(shí)間

    2024Fall
  • 2023-09-01 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-04-30 Round1
    2024Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:2023-09-01 結(jié)束時(shí)間:2024-04-30 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)言要求

    類(lèi)型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 /
    托福 79 /

    其它要求

    畢業(yè)于認(rèn)可的大學(xué)或機(jī)構(gòu),具有學(xué)士學(xué)位,成績(jī)不低于二等榮譽(yù)學(xué)士,或 畢業(yè)于認(rèn)可的大學(xué)或機(jī)構(gòu),具有學(xué)士學(xué)位,成績(jī)不低于“B”,或 完成高等教育課程的學(xué)習(xí),具有相當(dāng)于學(xué)士學(xué)位的資歷。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    本碩士課程項(xiàng)目旨在融合數(shù)據(jù)科學(xué)的基本理論、數(shù)據(jù)采集與管理、數(shù)據(jù)分析及高可擴(kuò)展性的知識(shí)發(fā)現(xiàn)等專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能,為學(xué)生在大數(shù)據(jù)科學(xué)及其分析領(lǐng)域打下扎實(shí)基礎(chǔ)。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning
    2 數(shù)據(jù)挖掘 Data Mining
    3 優(yōu)化理論與建模 Optimization and Modeling
    4 統(tǒng)計(jì)學(xué)理論 Theory of Statistics
    5 Python編程 Python Programing
    6 數(shù)據(jù)庫(kù)原理與開(kāi)發(fā) Database Principles and Development
    7 高級(jí)時(shí)間序列分析 Advanced Time Series Analysis
    8 醫(yī)學(xué)影像與人工智能 Artificial Intelligence in Medical Imaging
    9 自然語(yǔ)言處理 Natural Language Processing
    10 圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué) Image Processing and Computer Vision
    11 應(yīng)用回歸分析 Applied Regression Analysis
    12 數(shù)值算法分析 Analysis of Numerical Algorithms
    13 人工智能 Artificial Intelligence
    14 應(yīng)用并行編程 Applied Parallel Programming
    15 大數(shù)據(jù)建模與管理 Big Data Modeling and Management
    16 網(wǎng)絡(luò)分析 Web Analytics
    17 數(shù)據(jù)可視化 Data Visualization
    18 區(qū)塊鏈 Blockchain
    19 云計(jì)算 Cloud Computing
    20 金融科技理論與實(shí)踐 Fintech Theory and Practice
    21 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 Dynamic Programming
    22 隨機(jī)過(guò)程 Stochastic Process
    23 深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用 Deep Learning and Their Applications
    24 強(qiáng)化學(xué)習(xí) Reinforcement Learning
    25 畢業(yè)項(xiàng)目(6學(xué)分) Capstone Project (6 units)

    成功案例

    預(yù)約咨詢(xún)

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