香港大学数字类硕士有哪些？这3大专业就业前景非常好！
香港大学的数字类硕士项目旨在培养学生在数据分析、机器学习、人工智能等领域的专业知识和技能。学生将学习数据挖掘、统计分析、计算机编程等相关课程，通过理论与实践相结合，为学生未来在数据科学领域的就业做好准备。如果您想了解更多信息，今天小编就为大家整理了香港大学数字类硕士有哪些。有问题可以联系IDP留学顾问哦！
香港大学数字类硕士之Master of Data Science数据科学专业
在大数据时代，每天都有大量的数据从社交媒体、消费者资料、全球经济等渠道产生。这些复杂的数据不仅要求我们描述和理解信息，更重要的是揭示关键信息以促进最佳行动方案。当传统的数据处理应用软件无能为力的时候，香港大学数据科学硕士的出现，为这个大数据时代的高性能分析开辟了新的领域。
学制：1.5年
在大数据时代，每天都有大量的数据从社交媒体、消费者资料、全球经济等渠道产生。这些复杂的数据不仅要求我们描述和理解信息，更重要的是揭示关键信息以促进最佳行动方案。当传统的数据处理应用软件无能为力的时候，香港大学数据科学硕士的出现，为这个大数据时代的高性能分析开辟了新的领域。
介绍：
数据科学硕士（MDASC）是一个由统计与精算科学系（主办方）和计算机科学系共同提供的授课式硕士课程。它的跨学科性促进了计算机技术、运筹学、统计建模和模拟在私营和公共部门的所有组织和企业的决策和问题解决中的应用。
MDASC课程采用了统计和计算概念和方法的均衡和全面的教学方法，支撑着不限于商业或单一领域的应用。
这个课程，适合那些对高级分析技能的兴趣跨越了统计学和计算分析学之间的学科鸿沟，以及那些在本科阶段学习了科学、社会科学、工程、医学、信息系统、计算机和数据分析之后，希望在数据科学领域进一步学习的人。
该课程旨在为毕业生提供数据科学原理和实践方面的培训。申请者应具备微积分和代数、计算机编程和统计学入门的知识，并应在这三个科目或相关领域中的每一个科目至少学习过一门大学或中学后的证书课程。
入学要求
拥有荣誉学士学位或同等资格；以及申请人应在以下三个科目（微积分和代数、计算机编程和统计学入门）或相关领域中的每一个科目至少修过一门大学或中学后证书课程。
香港大学数字类硕士之人工智能专业
课程简介
本课程由港大数学系，统计及精算学系和计算机科学系三系联合推出，旨在培养高素质的人工智能专才。本课程将系统培训人工智能所涉及的数学、统计、计算机等领域的专业知识，并同时强化相关的数学理论学习和动手编程能力训练。我们也将为学生创造在人工智能科技公司的实习机会，通过多种途径来全面提高学生的学术研究能力和解决具体问题的能力。
入学条件
持有香港大学认可之本科学士学位，或同等学历；
拥有线性代数、微积分、概率论、基础统计学及电脑编程的知识；
满足香港大学的入学要求。
课程内容
课程全面涵盖人工智能所涉及的数学、统计、计算机等领域的专业知识 。
1► 必修课程
涵括人工智能的基础理论、数值方法、机器学习、深度学习等，共7门课程。
2► 选修课程
提供以数学、统计学及计算机科学三个专业方向为主的多元化课程（共14门），供学员自由选择。
3► 顶点项目
学员可根据自己的专长和兴趣，与指导教授制定研究课题并进行研究。
4►实习机会
我们将为学生创造企业实习机会，深入企业了解真正的人工智能问题，提高学生就业竞争能力。
香港大学数字类硕士之Master of Statistics统计学专业
学制：1年
专业介绍：
该课程旨在提供统计学原理和实践方面的严格培训。它强调应用，旨在通过计算机辅助和实践经验，为候选人在各个领域的进一步学习、研究、咨询工作和管理做准备。申请者应具备矩阵和微积分、入门统计和线性建模的知识。
该课程为希望采取一般方法，或在风险管理或数据分析方面采取专业主题的学生提供了很大的灵活性。对于一个专门的主题，有核心课程和选修课程供学生选择。
备注：
除了两门必修课和顶点要求外，学生可以选择不遵循任何主题，在可行的情况下，可以按任何顺序选修42学分的选修课。该课程结构将不时进行审查，并有可能发生变化。
入学要求
拥有荣誉学士学位或同等资格；以及申请人应具备矩阵和微积分、入门统计和线性建模的知识。
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