由于当今世界对数据的依赖日益增加，数据科学课程变得不可或缺。各行各业的组织都认识到数据驱动决策的价值，以及从大量数据中提取有价值见解的潜力。

数据科学理学硕士(MScDS)是以多学科的方式设计的，它将电脑技术的应用统计建模与现实世界的问题解决方法相结合。

基本原理和实际应用相结合

数据科学理学硕士(MScDS)以跨学科的方式设计，涵盖了数据科学知识的前沿，涉及新兴技术的主题，如(生成式)人工智能和多媒体技术(包括文本，图像等)。

为日后职业生涯/学业规划打下基础

学生必须完成7门必修课程和3门选修课程，并获得总共30学分才能毕业。必修课程让学生具备处理大型数据集和掌握新兴技术所需的技能。多样化的选修课程满足学生的兴趣、能力和职业规划，同时让学生在不同领域获得更深入和实用的知识。

理学硕士课程特色

• 整合不同学科，使学生全面了解数据科学的各个重要方面以及在现实世界中的应用。 培训学生使用数据科学工具分析数据并将其转化为有用信息的专业能力。
• 将人工智能、数据科学的知识与实际应用领域相结合，包括区块链、市场营销、医疗保健、地理信息系统等。
• 该项目非常适合需要处理和分析大数据的专业人士包括决策制定者、政策制定者，和医疗保健及公共事业从业者——他们深谙数据科学和人工智能对提高社会质量和运营效率的重要性。
• 培养学生的分析能力、批判性思考及解决问题的能力，使毕业生能够在不同行业从事商业分析师、数据分析师、数据科学家和人工智能专家/顾问等职业。

修读模式

全日制

修读年限

教学语言

英语

学分要求

30 学分

课程要求

需完成7个必修科目(合共21学分)及3个选修科目(合共9学分)。

课程安排

必修科目(7科，共21学分)

1. CDS532 数据科学编程（3 学分）
2. CDS533 数据科学统计学（3 学分）
3. CDS534 数据库管理（3 学分）
4. CDS535 数据挖掘（3 学分）
5. CDS536 数据科学项目（3 学分）
6. CDS521 人工智能基础（3 学分）
7. CDS524 商业中的机器学习（3 学分）

选修科目(选修以下任何3科，共9学分)

1. CDS537 网络安全概论（3 学分）
2. CDS538 云计算（3 学分）
3. CDS539 自然语言处理（3 学分）
4. CDS540 计算机视觉（3 学分）
5. CDS541 运营管理（3 学分）
6. CDS542 数据可视化（3 学分）
7. CDS543 社会计算（3 学分）
8. CDS544 移动边缘计算（3 学分）
9. CDS515 业务决策与软件应用（3 学分）
10. CDS525 深度学习的实际应用（3 学分）
11. CDS527 大数据分析（3 学分）
12. CDS528 区块链 （3 学分）
13. CDS530 医疗保健分析（3 学分）
14. SCI501 Geospatial Intelligence for Sustainable Development（3 学分）

预科课程(如适用）

未曾修读过计算机科学或统计学科目，或对这些科目认识较少的申请者，需于本课程开始前完成相应预科课程：

Introduction to Computing 计算概论

Statistic 统计学

毕业要求

获岭南大学颁授此课程的硕士学位之毕业要求如下：

• 需修完10门课程（包括7门必修课程及3门选修课程）及最少取得30学分。
• 所有课程平均绩点达到2.67 或以上。
• 符合岭南大学之英语能力毕业要求，如适用；及
• 符合本课程和本大学的所有毕业要求。
• 符合毕业要求的学生，将获授予数据科学理学硕士学位，并按其总平均成绩积点分为以下等级：

如学生未能继续完成课程，但已修毕任何4个必修科目，以及总平均成绩积点最少达到2.30，将可获颁数据科学深造文凭（Postgraduate Diploma in Data Science）。学生接受深造文凭即代表不会继续并完成本课程。

更新：2024年3月27日

学费

报名费

HKD 400

学费资助

政府学生资助计划

香港本地学生可申请「扩展的免入息审查贷款计划（ENLS）」，具体详情，可浏览在职家庭及学生资助事务处网页。

奖学金

将授予成绩优异的申请者；入读本课程的学生均具备资格成为备选人。

更新：2024年1月24日

Admission Requirements

Applicants shall fulfill the minimum admission requirements for taught master’s degree programmes as follows and additional admission requirements set by the programme.

Minimum Admission Requirements

Academic Qualification(s)

• hold a relevant bachelor’s degree awarded by a tertiary education institution recognised for this purpose by the University; or
• have obtained an equivalent qualification; or
• have provided satisfactory evidence of academic and professional attainment.

English Proficiency

In addition to the above, applicants whose degree or, exceptionally, an alternative qualification deemed equivalent from a tertiary institution is not using English as the medium of instruction (MOI) for the programme should obtain:

• a minimum score of 550 (paper-based test) or 79 (internet-based test) in the Test of English as a Foreign Language (TOEFL)^{1 2}; or
• a band score of 6.5 or above in the International English Language Testing System (IELTS)¹, or
• an equivalent score in a recognised test, or
• an equivalent qualification to prove his/her English language proficiency which will be considered on a case-by-case basis.

¹For IELTS and TOEFL qualifications, the University only accepts results that are within the validity period, viz. 2 years, from the time of submission of an admission application for the specific intake cohort.

²For an applicant using TOEFL “MyBest scores” to fulfill the minimum required score of 79, the programme should use interview or other means to assess the applicant’s proficiency in English.

Additional Admission Requirements

• Applicants with no or limited background in data science and computing will be required to complete and pass pre-entry courses prior to the start of the programme.

Please refer to the programme website for details.

Application Method

Apply through the online application system:

https://www.ln.edu.hk/admission/apply

更新: 2024年1月24日