【哈魯2024錄取】香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士offer到！
來源：哈魯教育 2024-02-06
香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士offer到！
恭喜哈魯學(xué)員L同學(xué)，
喜獲夢校錄??！
案例展示
L同學(xué)
中山大學(xué)-數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
GPA3.5+，IELTS6.5
錄取結(jié)果：
The University of Hong Kong--數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
該項(xiàng)目非常適合對獲取從統(tǒng)計(jì)到計(jì)算分析等領(lǐng)域的分析技能感興趣的人，以及希望在完成科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)、社會(huì)科學(xué)、信息系統(tǒng)、計(jì)算和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的本科學(xué)習(xí)后繼續(xù)深造數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)生。
二、課程亮點(diǎn)：
MDASC課程的核心課程主要側(cè)重于預(yù)測性和規(guī)范性概念和方法，努力使學(xué)生具備統(tǒng)計(jì)和計(jì)算分析的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，例如：統(tǒng)計(jì)建模、計(jì)算智能、時(shí)間數(shù)列預(yù)測法、深度學(xué)習(xí)等；選修課涵蓋廣泛的當(dāng)代主題，為學(xué)生提供數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的各種應(yīng)用技術(shù)的扎實(shí)培訓(xùn)，包括但不限于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析、多媒體技術(shù)、自然語言處理。
三、課程結(jié)構(gòu)：
必修課：
COMP7404 Computational intelligence and machine learning (6 credits)
DASC7011 Statistical inference for data science (6 credits)
DASC7104 Advanced database systems (6 credits)
STAT7102 Advanced statistical modelling (6 credits)
選修課：
List A (at least 12 credits)：
COMP7107 Management of complex data types (6 credits)
COMP7305 Cluster and cloud computing (6 credits)
COMP7409 Machine learning in trading and finance (6 credits)
COMP7503 Multimedia technologies (6 credits)
COMP7506 Smart phone apps development (6 credits)
COMP7507 Visualization and visual analytics (6 credits)
COMP7906 Introduction to cyber security (6 credits)
DASC7606 Deep learning (6 credits)
FITE7410 Financial fraud analytics (6 credits)
ICOM6044 Data science for business (6 credits)
List B (at least 12 credits)：
STAT6008 Advanced statistical inference (6 credits)
STAT6013 Financial data analysis (6 credits)
STAT6015 Advanced quantitative risk management (6 credits)
STAT6016 Spatial data analysis (6 credits)
STAT6019 Current topics in statistics (6 credits)
STAT7008 Programming for data science (6 credits)
STAT8003 Time series forecasting (6 credits)
STAT8017 Data mining techniques (6 credits)
STAT8019 Marketing analytics (6 credits)
STAT8300 Career development and communication workshop (Non-credit-bearing)
STAT8306 Statistical methods for network data (3 credits)
STAT8307 Natural language processing and text analytics (3 credits)
STAT8308 Blockchain data analytics (3 credits)
頂點(diǎn)項(xiàng)目：
DASC7600 Data science project (12 credits)
DASC8088 Data science practicum (6 credits) + a 6-credit course (from List A or List B)
四、申請要求：
申請人應(yīng)持有學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷；
申請人應(yīng)在以下三門學(xué)科（微積分和代數(shù)、計(jì)算機(jī)編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論）或相關(guān)領(lǐng)域中至少修過一門大學(xué)或大專證書課程；
托福總分要求80以上，或雅思最低總分要求6.0.
好了，今天的分享就到這里，同學(xué)們?nèi)缧枇私飧嗌鲜鲰?xiàng)目的申請信息，或想了解自己的條件能申請到哪些學(xué)校哪些項(xiàng)目，點(diǎn)擊報(bào)名參與免費(fèi)的“留學(xué)評估”，我們將安排資深的留學(xué)老師為您服務(wù)！
恭喜哈魯學(xué)員L同學(xué)，
喜獲夢校錄??！
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L同學(xué)
中山大學(xué)-數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)
GPA3.5+，IELTS6.5
錄取結(jié)果：
The University of Hong Kong--數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
一、項(xiàng)目簡介：
香港大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士項(xiàng)目（MDASC）是由統(tǒng)計(jì)與精算科學(xué)系（host）和計(jì)算機(jī)科學(xué)系聯(lián)合提供的授課型碩士課程。有兩種學(xué)習(xí)模式：一年半的全日制模式和兩年半的非全日制模式。該項(xiàng)目的跨學(xué)科性促進(jìn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)、運(yùn)籌學(xué)、統(tǒng)計(jì)建模和模擬在私營和公共部門的組織和企業(yè)中解決問題和決策的應(yīng)用。MDASC課程采用了統(tǒng)計(jì)和計(jì)算概念和方法的平衡而全面的教學(xué)方法，其基礎(chǔ)應(yīng)用不僅限于商業(yè)或單一領(lǐng)域。該項(xiàng)目非常適合對獲取從統(tǒng)計(jì)到計(jì)算分析等領(lǐng)域的分析技能感興趣的人，以及希望在完成科學(xué)、工程、醫(yī)學(xué)、社會(huì)科學(xué)、信息系統(tǒng)、計(jì)算和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的本科學(xué)習(xí)后繼續(xù)深造數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)生。
二、課程亮點(diǎn)：
MDASC課程的核心課程主要側(cè)重于預(yù)測性和規(guī)范性概念和方法，努力使學(xué)生具備統(tǒng)計(jì)和計(jì)算分析的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，例如：統(tǒng)計(jì)建模、計(jì)算智能、時(shí)間數(shù)列預(yù)測法、深度學(xué)習(xí)等；選修課涵蓋廣泛的當(dāng)代主題，為學(xué)生提供數(shù)據(jù)科學(xué)中使用的各種應(yīng)用技術(shù)的扎實(shí)培訓(xùn)，包括但不限于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析、區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)分析、多媒體技術(shù)、自然語言處理。
三、課程結(jié)構(gòu)：
必修課：
COMP7404 Computational intelligence and machine learning (6 credits)
DASC7011 Statistical inference for data science (6 credits)
DASC7104 Advanced database systems (6 credits)
STAT7102 Advanced statistical modelling (6 credits)
選修課：
List A (at least 12 credits)：
COMP7107 Management of complex data types (6 credits)
COMP7305 Cluster and cloud computing (6 credits)
COMP7409 Machine learning in trading and finance (6 credits)
COMP7503 Multimedia technologies (6 credits)
COMP7506 Smart phone apps development (6 credits)
COMP7507 Visualization and visual analytics (6 credits)
COMP7906 Introduction to cyber security (6 credits)
DASC7606 Deep learning (6 credits)
FITE7410 Financial fraud analytics (6 credits)
ICOM6044 Data science for business (6 credits)
List B (at least 12 credits)：
STAT6008 Advanced statistical inference (6 credits)
STAT6013 Financial data analysis (6 credits)
STAT6015 Advanced quantitative risk management (6 credits)
STAT6016 Spatial data analysis (6 credits)
STAT6019 Current topics in statistics (6 credits)
STAT7008 Programming for data science (6 credits)
STAT8003 Time series forecasting (6 credits)
STAT8017 Data mining techniques (6 credits)
STAT8019 Marketing analytics (6 credits)
STAT8300 Career development and communication workshop (Non-credit-bearing)
STAT8306 Statistical methods for network data (3 credits)
STAT8307 Natural language processing and text analytics (3 credits)
STAT8308 Blockchain data analytics (3 credits)
頂點(diǎn)項(xiàng)目：
DASC7600 Data science project (12 credits)
DASC8088 Data science practicum (6 credits) + a 6-credit course (from List A or List B)
四、申請要求：
申請人應(yīng)持有學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷；
申請人應(yīng)在以下三門學(xué)科（微積分和代數(shù)、計(jì)算機(jī)編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論）或相關(guān)領(lǐng)域中至少修過一門大學(xué)或大專證書課程；
托福總分要求80以上，或雅思最低總分要求6.0.
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