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MSc Big Data Technology
理科
數(shù)據科學
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項目簡介
專業(yè)方向
數(shù)據科學
入學時間
9月
項目時長
1年
項目學費
300000港幣/年
項目官網
https://prog-crs.hkust.edu.hk/pgprog/2025-26/msc-bdt
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培養(yǎng)目標
<p><br /> 大數(shù)據科技的興起,正在改變我們的社會與商業(yè)模式,以及工程與科學的發(fā)展。理學碩士(大數(shù)據科技)課程由香港科技大學工學院計算機科學及數(shù)學系合辦,把不同的學科整合起來,讓學生了解大數(shù)據科技的所有重要特點,以及如何把它應用在現(xiàn)實社會中。<br /> 香港科技大學理學碩士(大數(shù)據科技)課程旨在教導學員了解大數(shù)據和其相關方面,使學員熟悉大數(shù)據系統(tǒng)的作業(yè)流程和其對社會的影響。<br /> </p><br />
申請要求
具有學士學位或同等學歷,需要:<br> 具有計算機工程、計算機科學、數(shù)學或相關領域背景;或<br> 具有其他學科背景并且具備信息技術或數(shù)學相關領域的相關工作經驗
語言要求
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總分要求
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申請時間

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on hold
國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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<p>港科大工學院在2022年QS的CSIS方向排名中位列全球29,香港第2,而BDT是港科大工學院(SENG)的王牌專業(yè),由工學院下屬的CSE系(Computer Science and Engineering)和理學院的數(shù)學系合辦。就授課型碩士項目來說,全港的計算機與數(shù)據科學相關的項目中,BDT和港大的DS項目對標,屬于Tier1。</p> <p><b>就業(yè)服務</b>:BDT作為授課型項目,整體以就業(yè)為主。CSE很注重和工業(yè)界的接觸,校內有很多和著名企業(yè)合作的實驗室,比如微信-港科大人工智能聯(lián)合實驗室、港科大-迅雷區(qū)塊鏈聯(lián)合實驗室等等,合作項目也有很多。此外,港科大的廣州校區(qū)近兩年也開始招生,機會還是有很多。當然,也有不小一部分同學選擇尋找深造的機會,大家可以通過Independent Project選心儀的老師和課題方向,做出成績后進一步“套瓷”,也可以通過課程以及其他活動接觸老師。</p> <p><b>招生特點</b>:生源方面,BDT的學生絕大多數(shù)來自三種類型的本科:大陸985或211高校,大陸的中外合辦學校以及境外本科,大部分為大陸的985或211高校學生。其中985和211的比例大概為4:1左右,均分大多在85左右。從本科和標化成績等來看,同學們都比較優(yōu)秀。就大陸學生申請而言,985/211在85左右會比較有把握,如果均分稍差,在實習/科研/競賽三方面成績不錯也有一定的加分。招收的學生主要來自計算機相關專業(yè)和數(shù)學統(tǒng)計相關專業(yè),對于計算機的同學,在BDT課程中可以學到很多Data Science技術并且夯實Machine Learning和Deep Learning方面理論基礎;對于數(shù)學統(tǒng)計的同學,BDT的課程可以讓你得到很多AI和DS方向的實踐經歷,提升代碼能力。</p>
課程設置

BDT修滿30個學分即可畢業(yè),一門課3個學分,即要修滿10門課即可申請畢業(yè)。大多數(shù)同學都選擇一年分兩個學期上完,也有小部分同學選擇1.5-2年畢業(yè)。項目的課程涉及到的基本是數(shù)據科學方向的課程,不過畢竟是由計算機系來主導的項目,所以整體不會太偏數(shù)學,而是將CS作為主導的概念貫徹到項目里,這點和港大有所區(qū)別,港大DS是由數(shù)學/統(tǒng)計學院主導的,所以BDT相對會更偏實踐、代碼導向。

数据分析基础
Foundations of Data Analytics
数据挖掘与知识发现
Data Mining and Knowledge Discovery
大数据计算
Big Data Computing
数据分析数学方法
Mathematical Methods for Data Analysis
数据可视化
Data Visualization
金融时间序列的定量分析
Quantitative Analysis of Financial Time Series
优化和矩阵计算
Optimization and Matrix Computation
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