大家好，我是20 fall香港科技大学数据驱动建模专业的Q学姐。我们这个专业是19年新开设的，我是第二届入读的学生。去年突如其来的疫情让很多同学对出国留学有所顾虑，也让原本打算去英国的我选择来到了香港科技大学。

因为我的本科学习的是传统工科类，而想要跨申的大数据又是现在的热门专业，所以在选专业的时候还是有一些局限性存在的，我不能去选择纯理科的项目例如数学、统计，也不能去选择编程要求过高的项目例如CS、IT，所以结合我自身的背景，最后选择了香港科技大学数据驱动建模专业（DDM），这对转专业的工科生相当友好。

20 fall开学后随着疫情逐渐好转，学校也开启了双轨制教学，我选择实地去香港感受线下教学，白天在海景图书馆里学习，下课可以去海边散步，每天过的很充实。科大校园

课程体验

我所就读的香港科技大学数据驱动建模专业（DDM）是由物理学院和数学院合办的，教授也主要来自物理系和数学系。

课程涉及数学、编程、物理的知识，我们的班级非常包容和多元，特别适合数学、计算机、物理以及相关专业的同学修读。由于班级有一些part-time的local，所以课程安排一般是在晚上7：00-9：50以及周六。

完成项目顺利毕业一共需要修满30个学分（一门课3个学分，共10门课），每学期有六门课可供选择。下面我来详细谈谈课程内容和上课体验吧~

▼第一学期的课程有以下6门可供选择。

• MSDM 5001

Introduction to Computational and Modeling Tools

这门课是由多名物理系教授共同授课的，课程内容包括：计算机原理与组成、多线程编程、区块链、量子力学等。

课程成绩是由许多个mini-project的成绩组成，考核形式主要是编程和report。这门课可以说是许多领域的入门课，如果对老师提及的某些领域感兴趣的话，可以课下自行修读相关书籍文献，当然也可以与老师进行更深入的交流（ps. DDM的老师都非常热心！）。

• MSDM 5002

Scientific Programming and Visualization

这门课由Prof Liu Junwei教授，主要是编程的入门课，语言是Python。课程内容从使用numpy包进行数值计算，到使用matplotlib包进行数据可视化，到使用pandas包进行数据分析以及简单的爬虫知识都有涉及。

课程成绩由平时每两周一次的编程作业还有期末的project组成，期末的team project是利用蒙特卡洛设计一个五子棋。建议大家认真做好每次作业以及期末的项目，编程能力会得到极大的提升。

• MSDM 5003

Stochastic Processes and Applications

这门课由Prof Qian Tiezheng 和Prof Michael Wong 共同教授。课程的前半部分偏理论，主要是介绍随机过程的一些知识，建议没有学过随机过程这门课的同学提前预习一下，不然上课会totally lost；后半部分偏实践，主要是基于随机过程的理论讲解一些博弈论、组合投资知识。

课程成绩由平时的编程作业、mid-term project（个人作业）、上课的quiz以及最后的final project（小组作业）组成，期末的project是两人组队，从老师提供的课题中选择一个合作完成并进行presentation。

• MSDM 5051

Algorithm and Object-Oriented Programming for Modeling

这门课由Prof Wang Yi教授，王一老师会在枯燥无味的算法课中穿插着无数个有趣的“段子”，用不一样的方法讲解数据结构和查找、排序等算法，所以学习起来也更有动力啦。

课程成绩由平时的作业、模拟面试以及期末项目组成，这门选修课很适合今后打算从事算法工作的同学。

• MSDM 5056

Network Modeling

这门课由Prof Li Sai Ping 教授，课程会介绍很多网络模型，例如随机网络、小世界网络、无标度网络等，运用复杂网络模型来分析现实生活中的复杂系统。网络模型在现实生活中应用非常广泛。对于以后不论是想要继续深造还是想要直接就业的同学来说，这门课都会起到很大的作用！

课程成绩由两周一次的作业，两个lab和一个final project组成，平时作业偏理论，期末的lab和project是利网络模型分析真实的复杂数据集。

• MSDM 5053

Quantitative Analysis of Time Series

这门课主要是讲解一些时间序列模型，以及用来处理一些时间序列数据，很适合今后打算从事金融类工作的同学。由于我没有选这门课，在此不做过多赘述。

▼第二学期的课程有以下6门可供选择。

• MSDM 5004

Numerical Methods and Modeling in Science

这门课由Prof Xiang Yang 和Prof Chen Tianwen共同教授。课程主要是介绍一些数值计算方法，例如插值、最小二乘、微分方程等，对于数学系的同学可能不会陌生，但对于本科没有系统学习过的同学可能会有一些吃力。

课程成绩由平时的作业以及最后的期末考试组成，平时的作业包括有计算和编程，理论与实践都能得到锻炼。

• MSDM 5005

Innovation in Practice

这门课由Prof Erwin Huang 教授，课程整体会分为三个大的项目，由4-5人组成一个小组，每个小组独自完成每个项目的数据获取、建模、分析的全过程，每个项目都会做presentation，其间也会夹杂一些相关的小作业和阶段汇报作为项目的一个部分。

这学期的三个项目分别为：新冠肺炎项目、智慧城市项目和电子商务项目，其间还会有各个行业的大佬进行经验分享。由于这门课是spring term开启的，老师会在winter break布置预习材料，建议基础不好的同学可以提前预习一下。这门课虽然作业量繁重，但每个项目都认真完成的话，会得到非常大的收获。

• MSDM 5054

Statistical Machine Learning

这门课由Prof Xia Dong 教授，课程涉及了逻辑回归、树方法、支持向量机等监督学习方法，以及主成分分析等非监督学习方法，还会入门深入学习算法。每结束一个算法，老师就会讲解相应的R语言代码，作业也是用R语言分析一些数据集。但这门课也只是机器学习的入门课，如果有想要在机器学习方面有深入研究的同学，还需要自己额外阅读一些书籍文献。

• MSDM 5058

Information Science

这门课同样由上学期5056的老师Prof Li Sai Ping 教授，课程包括了信息熵理论、组合投资理论和博弈论等。有志于从事金融类工作的同学可以选择这门选修课，同时，信息理论在实际生活中也有很大的应用。

课程成绩由两周一次的作业和两个project组成，作业偏理论，project是利用信息理论对金融数据进行分析。

• MSDM 5059

Numerical Optimization and Applications

这门课主要是讲解数值优化的知识，模式与上学期的随机过程类似，由于我没有选这门课，在此也就不做赘述啦。

• MSDM 6980

Computational Modeling and Simulation Project

这门课是一门做项目的课程，项目名单会在第一学期初发布，学生可以去联系导师，进行双向选择。

我的导师是网络建模的老师Prof Li，项目内容是运用网络模型研究加密货币市场的稳定性。有志于继续深造的同学可以好好做这个项目，做得好是有发论文的机会，也可以直接和做项目的导师询问是否有PhD名额，继续和导师读。同样，想要找工作的同学，也可以抓住这个机会来增加项目经验哦。

留学生活

完成平时繁忙的功课任务之余，香港当然还有很多好玩的、好吃的值得探索！

在闲暇的周末可以去长洲岛吃海鲜，可以在一个没有课的工作日去海洋公园看海豹玩过山车，可以找一个好天气去石澳看海，也可以选一个凉爽的天气去迪士尼看花车表演。

长洲岛
海洋公园
石澳

同时，香港完全就是shopping的天堂，赶在一个周末可以去海港城逛街购物，找一个海景餐厅吃饭，再游船到维多利亚港，去坐中环的摩天轮，顺便到太平山顶看夜景。

香港是一座很有风味的城市，在课余的闲暇时间，逛逛香港的老街道，打卡香港的百年小吃，也会使得短暂的留学生活更加有意义。

写在最后

尽管我从传统工科跨专业申请到港科大数据驱动建模专业是充满挑战的，一开始会觉得学业怎么这么繁重，许多新知识还要从头学习，但是坚持下来之后发现自己收获的不仅仅是学术上的提升，还有视野得到了大大拓宽。

和优秀的同学们一起进步，让我对人生有了不一样的思考方式。学期还没结束，班级不少同学已经手握好几个大厂offer，还有同学申博成功，切实感受到科大能够给我们提供一个非常好的平台。

现在香港疫情逐步趋于稳定，相信今年就可以全面线下教学。同时，随着一系列法律的指定，香港的一些不安全因素也会得到削减，我个人内心是充满希望的，也希望学弟学妹们未来能收获一段丰富的留学体验~