认识港中大（深圳）| 我在数据科学学院学到了什么

编者按

香港中文大学（深圳）数据科学学院成立于2020年7月。数据科学学院专注于数据科学方向的人才培养与科学研究。学院在运筹学、统计学、计算机科学等基础领域以及机器学习、运营管理、决策科学等应用领域有着系统的教学体系，为学生提供完整且前沿的理论与实践相结合的教育。

数据科学学院的本科项目下设四个专业，分别为数据科学与大数据技术、统计学、计算机科学与技术、金融工程。其中，金融工程专业为经管学院、理工学院与数据科学学院联合开设。

本期“认识港中大（深圳）”，来自数据科学与大数据技术、统计学和计算机科学与技术专业的四位同学与您分享专业修读体验。

 01 

数据科学与大数据技术专业

李望舒

2017级本科生

思廷书院

数据科学是我校统计专业的一个专修方向。与传统的统计学相比，数据科学会更加侧重统计分析和编程能力的结合，对应的工作或研究领域有运筹学、机器学习等等。从课程设置上来看，该专业以统计课为主，同时也会学习计算机专业的一些编程课，我觉得很有收获。

我最喜欢的课程是陈怿教授的《数据分析导论》。该课程作为数据科学专业的入门课，用浅显的语言讲授了各种统计分析和机器学习方法，同和课后还配有丰富的实际案例，让人领略到数据科学的广泛用途。除了这门课外，我还非常推荐茅剑锋教授的《统计推断》和Jim Dai教授（数据科学学院院长戴建岗教授）的《随机过程》，能深感受益匪浅，而且让人回味无穷。

茅剑锋教授的课堂

数据科学专业的学生也会有丰富的科研和实习机会。校内的深圳市大数据研究院、数据运筹院，校外的众多名企，都有很多适合我们专业同学的岗位。我于去年年末有幸加入了戴建岗教授领衔的研究小组，做了一段运筹学方向的研究。今年暑期，我在华为公司经历了一段产品数据工程师岗位的实习。这些经历让我受益匪浅，并且相信对我今后的升学和工作也会有很大的帮助。

统计推断课程作业

随机过程课程项目代码

 02 

统计科学专业

贺若航

2018级本科生

祥波书院

统计学专业提供三个专修方向给学生修读：数据科学 (Data Science)，金融统计(Financial Statistics)，统计科学(Statistical Science)。环顾身边的同学，Data Science和Financial Statistics占了绝大多数，Statistical  Science作为里面最偏统计的一个，人数占的最少。不少同学修读统计专业是为了转型，一个现实的问题，如果问港中大（深圳）学子为什么学统计，不少人的回答是“因为不想学其他的，又不想在专业上限制自己的未来”。

少部分同学会申请人工智能/大数据/运筹等等的博士，大部分同学会选择各领域的master。个人而言，统计是个万金油，不如数学那么难，却又足够硬核，对编程有要求。大部分研究生项目对理科学生偏爱，统计是升学+转型一个不错的选择。

修读统计是循序渐进的，我能真实感受到曾经学的东西能用起来。记得大一的时候学STA2001，上课挺枯燥，不少又长又难的推导，时常感觉学的东西不知道怎么用。大二会把大一所学都用上，学以致用的感觉是非常幸福的。STA3010给了我第一次处理数据的机会，尹峰老师不满足于线性模型，用了50%的时间讲解非线性的模型，因为复杂的人工智能/神经网络的学习大部分是非线性模型，在本科接触到这些好处不必多说；STA3020的第一节课，茅剑锋老师就把统计推断的Big Picture一下讲明白了（茅剑锋老师真的是宝藏老师！），帮同学构建了一个体系，之后的学习变成强化体系，而不是一盘散沙。

统计科学 学生笔记

统计的课程设计方面，比较大的问题是，没有实分析（real analysis）的学习。有些金工master（蛮多统计学子申请金工master）需要学生对real analysis掌握，所以在课程设计这方面加上real analysis也许会更好。

03

统计学专业（金融统计方向）

龙雅琪

2017级本科生

思廷书院

顾名思义，金融统计专业就是金融和统计的复合学科，其中统计比例大于金融。学生需要学习统计的基础概念和进阶理论推论，以及金融经济的基础知识，运用统计知识理解金融模型，解释金融数据。在大一大二，主要分别学习统计和商科的基础知识，如微积分、python、概率与统计、会计、微经等等。到了大三大四，则逐渐能感受到统计和金融融会贯通之处，可能在金融课看教授粗略带过模型推导时发现其中运用了不少统计课学到的定理，也可能在分析投资组合时运用假设检验判断模型是否拟合等等。

相比于统计科学和数据科学，金融统计必修的统计专业课少一些，因此修读的难度也会低一点，不会像另外两个专业需要经常面对大量的理论推理或者编程，整体课业应该属于学院中较为轻松的。相比于金融学，金融统计数理和编程内容会更多一些，在学习金融模型时会从更统计的角度去理解模型。在找实习以及申研的过程中，如果只看专业，金融统计由于具有更强数理背景，申研以及就业的选择范围会比金融学更广泛，竞争力会更强。

暑课STA4020作业

虽然金融统计的选择面更广，但还是希望学弟学妹们可以尽早明确自身的发展方向，在自己感兴趣的领域多积累经验。如果对金融服务类更感兴趣，可以多参与商赛，积累实习经验；如果想往统计方向发展，加入实验室，跟着教授做研究；或者也可以锻炼自己的编程、应用能力，往数据分析师、Business Analytics/Data Science的方向发展等等。

STA3020课后被学生包围的茅剑锋教授

04

计算机科学与技术专业

刘家祯

2017级本科生

逸夫书院

对我而言，港中大（深圳）计算机专业的课程是比较有挑战性的。例如钟叶青教授开授的操作系统、并行式计算，查宏远教授开授的机器学习等，尽管workload比较重，但学习的过程的确让我收获颇多，从对知识本身的理解到编程能力，都得到了充分地强化。我的经验是，要想拿到较为体面的成绩，最重要的是把自己学到的知识体系化，形成一个系统性的理解，对于每一部分讲了什么、前后有什么联系都要心中有数。

钟叶青教授CSC4005（并行式计算）作业效果图

我认为在本科阶段除了打好知识基础之外，探索是很重要的。我在大二下学期加入了黄锐老师的计算机视觉实验室，对于如何做视觉方面的研究有了初步的认识。苦于课内学习比较吃力，我没有更加广泛地去了解计算机各个领域的科研具体在做些什么。我建议学有余力的学弟学妹们趁着年轻，试错成本小，尽可能多地去尝试、去经历，找到自己最热爱的方向。哪怕它看起来和计算机专业本身不甚相关，例如想用机器学习方法来寻找性能最适合的光电池材料，也没有关系。多折腾折腾就明白自己想要什么了。

机器学习（CSC4020）作业效果图

我不算是最典型的Computer Science专业学生，甚至接触编程很晚，上手的过程也极其慢热。但就像我们通识课学的那样，“弱者道之用”，通过深入了解自己，顺着自己的天性去学习，每个人都会有拨云见日的时刻。

钟叶青教授在讲课

参加2019全球人工智能与机器人峰会 

传讯及公共关系处出品

图片及内容由李望舒、贺若航、龙雅琪和刘家祯同学提供

采访：孔杰绅（2019级数据科学学院、学勤书院）

排版：房奕珺（2018级经管学院、思廷书院）

特别鸣谢数据科学学院

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