香港大学数据科学硕士项目全解析！

香港大学数据科学硕士项目解读

项目介绍

数据科学硕士

Master of Data Science

项目介绍

香港大学的数据科学理学硕士项目是由统计与精算学院（起主导作用）与计算机学院携手开设的。该项目的核心目的是为毕业生提供数据科学原理与实践方面的全面培训。申请该项目的学生需具备微积分与代数、计算机编程以及统计学入门的基础知识，并且在这三个学科或相关领域中的每一个，都应至少修读过一门大学或中学后的认证课程。

申请要求

具有学士学位或同等学历，需要在以下3门学科（微积分和代数、计算机编程、统计学入门）的每一门或相关领域修读至少1门大学或高等教育水平证书课程。

语言成绩要求: 雅思6.0(5.5)。

课程设置

项目课程分为三个部分:

1.核心课程着重培养统计建模与计算智能的基础能力:

统计建模:数据科学统计推断、高级统计建模。

计算智能:高级数据库系统、计算智能与机器学习。

2.选修课程分为ListA 和List B:

List A:聚焦技术实现与计算方法，适合希望深入了解计算科学和前沿应用的学生(至少12学分)。包含的课程主要以下几类:数据管理与计算技术(集群与云计算)、机器学习与人工智能(金融与交易中的机器学习、深度学习)、开发与可视化技术(智能手机应用开发、数据可视化与视觉分析)。

List B:注重统计理论与数据科学的实际应用，适合希望掌握数据建模与分析方法的学生(至少12学分)。包含的课程主要以下几类:核心统计方法、应用领域分析(金融数据分析、高级定量风险管理、市场分析)、建模与预测(时间序列)、前沿技术与实用工具(自然语言处理与文本分析、区块链数据分析)

3.毕业项目

Capstone有两种形式，一是跟导师做项目，写论文，二是做实习，这也是DS人可以走就业路线也可以走深造路线的原因。

职业发展与前景

根据招聘及人力资源专家Randstad提供的信息，数据科学家，特别是数据分析师，位列香港十大最受欢迎科技职位之一。毕业生可以根据自己的兴趣选择从事数据分析工作的领域，例如成为私募量化研发专家、互联网巨头公司的机器学习工程师、信息安全分析专家、商业分析顾问或数据产品经理等。

就读体验

S学长

课程设置

必修课6门，选修课4门，最后一个学期Project（类似于毕业设计）。

课程内容

必修课统计理论+各种数据库，选修有两个list，List A是computer science，List B是statistics。两个list中各选两门。只有DASC是ds的同学，其他都是和cs/stats专业的一起上课。每门课大概有2-3个assignment，有一些课有group project，还有midterm和final。workload还是挺大的…除了上课自己需要时间理解ppt，需要走心学习的一个专业。

就读体验

本来保持着在本科时Play Hard，Study Hard心态，但是midterm就爆炸了。所以为了Final直接Study Hard。课程内容还是挺有用的，作业也很有挑战性，如果不理解透知识点的话，根本不会写。同学都很优秀，营造了浓郁的学习氛围。本来想躺平随便混混毕业，结果半个学期后自己开始push自己。总体来说data science很适合热爱学习的，也喜欢挑战自己的同学。

F学长

师资力量

港大数据科学硕士项目师资力量雄厚，授课老师多为各领域的专家和大牛。他们不仅具备丰富的学术背景和研究经验，还注重将最新的研究成果和行业动态融入教学中。此外，课程大多数由授课老师和助教共同完成，学生遇到问题可以及时通过邮件等方式向老师和助教请教，他们通常都能给予及时的回应和帮助。

学习体验与课程难度

课程难度适中但任务量较大。由于项目涉及统计学和计算机科学的跨学科内容，学生需要同时学习两个领域的专业知识，因此会感到一定的挑战。但正是这种跨学科的特性，使得学生在毕业后具备更广泛的知识背景和更强的竞争力。

在学习体验方面，港大提供了丰富的学习资源和良好的学习环境。可以通过图书馆、在线数据库等途径获取所需的学术资料和研究数据。此外，学校还经常举办各种讲座、研讨会等活动，提供与业界专家交流和学习的机会。

就业前景

可以根据自己的兴趣和职业规划选择从事数据分析、机器学习、人工智能等领域的工作。同时，港大提供了丰富的实习机会和职业发展资源，帮助我们更好地适应职场环境和实现职业目标。

就读感受

这个项目提供了宝贵的学习机会和职业发展平台。在这里不仅学到了专业知识和技能，还结识了来自不同背景的优秀同学和业界专家。这些经历和资源都会是未来职业发展中的重要财富。

录取案例

B同学