课程设置 | 数据科学理学硕士项目

数据科学理学硕士项目的学生须在学习期限内完成7门必修课和7门选修课，每门课程3个学分；或7门必修课和5门选修课，并在学术/业界导师的指导下，完成6个学分的毕业项目。学生毕业时须完成共计42个学分。

MSc in DS

必修课

Required Courses (7 courses / 21 units)

• 优化理论与建模

• 大数据建模与管理
  

• 数据库原理与开发

• 网络分析
  

• 机器学习
  

• 数据挖掘  
  

• 金融科技理论与实践  
  

选修课

Electives Courses (7 courses / 21 units)

• 应用回归分析

• 应用多元方法

• 贝叶斯分析

• 数值算法分析

• 人工智能

• 优化理论入门

• 信息论

• 图像处理与计算机视觉

• 应用并行编程

• 大数据建模与管理

• 网络分析

• 数据驱动实验设计与衡量

• 数据可视化

• 运营管理与分析

• 市场营销管理与分析

• 金融分析

• 经济分析

• 创新设计思考方法论

• 动态规划

• 深度学习及其应用

• 优化理论与算法

• 人工智能：法律与政策

• 区块链

• 大数据营销

• 衍生品及其风险管理方法

• 强化学习

• 深度学习

• 随机过程

• 云计算

(以上课程未包含硕士/博士项目共享课程。

课程安排以最终开课为准）

毕业项目

Capstone Project (6 units)

毕业项目通过将整个计划中学到的分析方法、技术和工具应用于现实世界的问题，实现体验式学习。利用粤港澳大湾区充满活力的商业和技术市场，学生将与真实的商业客户合作开发解决方案并展示结果、见解和建议。

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更多项目相关信息可点击下图了解：

项目介绍

优势解读

2022年申请 9月正式开启

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