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数据科学理学硕士(CUHK-Shenzhen)
MSc Data Science (CUHK-Shenzhen)
理科
数据科学
深圳校区
简介
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领取香港中文大学硕士留学申请手册
项目简介
专业方向
数据科学
入学时间
9月
项目时长
2年
项目学费
144000人民币/年
培养目标

随着社会的不断发展,对能够有效利用,处理,分析并深入剖析大数据的专业人才的需求正快速增长。因此,数据科学专业已在商业,自然科学,生命与医疗科学,以及其它科研领域受到广泛的关注。本硕士课程项目旨在融合数据科学的基本理论、数据采集与管理、数据分析及高可扩展性的知识发现等专业知识和技能,为学生在大数据科学及其分析领域打下扎实基础。


数据科学理学硕士项目学制2年,毕业生将习得最尖端的大数据处理技术,并接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法。 此外,学生将在毕业前参与一个实际研究课题项目来展示他们在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中能够熟练运用数据科学的基本概念来设计创新的方法及应用。


数据科学理学硕士项目由香港中文大学(深圳)数据科学学院与经管学院共同开设,并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作,来自两所学院及研究院的优秀师资也将共同担任项目授课教师。

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申请要求
不限专业背景,掌握扎实的数理及编程基础知识
毕业于认可的大学或机构,需要提供B等级证明
或完成高等教育课程的学习,具有相当于学士学位的资历
语言要求
类型 总分
小分要求
确认
雅思 6.5 /
托福 79 /
申请时间
2025Fall
开放时间
截止时间
2024-01-26
2024-03-10 Round 1
2024-04-14 Round 2
2024-03-31 Round 3
2024-04-30 Round 4
2024-06-20 Round 5
2024-11-30 Round 6
2025-02-28 Round 7
2025-04-30 Round 8
2026Fall
开放时间
截止时间
2025-03-01
2025-04-30 Round 1
2025-06-20 Round 2
课程设置
大数据建模与管理
Big Data Modeling and Management
数据挖掘
Data Mining
数据库原理与发展
Database Principles and Development
金融科技理论与实践
Fintech Theory and Practice
机器学习
Machine Learning
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顾问解析

数据科学理学硕士项目的标准学制为24个月,由数据科学学院与经管学院共同开设,并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。

招生特点:招生对象专业不限,适合掌握扎实的数理及编程基础知识申请,跨申友好,招生名额55人,申请过程中有笔面试考查学生的数理编程基础。2021级数据科学理学硕士项目录取新生中78%的同学来自985/211院校,15%来自中外合办大学,4%来自境外院校,包括清华大学、上海交通大学、浙江大学、南京大学、香港大学等国内外知名高校。录取学生中70%的本科是理工科背景,包括计算机科学与技术、软件工程、生物医学工程、金融工程、电子与信息工程、数学与应用数学等。30%为商科背景,包括金融学、会计学、经济学等。超过70%的学生在本科期间获得过不同种类的奖学金;82%的学生有相关科研或大赛经历,其中近十位同学有论文发表;84%的学生拥有两个月以上的实习经历。实习公司包括互联网科技型企业(腾讯、快手、滴滴出行、美团点评等)、金融机构(招商银行、汇丰银行、平安银行等)、研究机构(中国科学院、深圳市大数据研究院、深圳市人工智能与机器人研究院等)、四大会计师事务等。

班级概况:22fall班级整体人数69人,其中男生46人,女生23人,基本都是中国学生。同学背景方面,以陆本为主,本科211和985的同学占比78%,同学大多来自于广东、四川、湖北、北京等省份和城市,本科学校有香港中文大学、中山大学、上海交通大学、南京大学、华南理工大学、电子科技大学、西南财经大学、四川大学、中南财经政法大学、浙江大学、厦门大学等高校。

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面试经验
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L同学
24Fall学员
视频面试,面试于2023-07-09
面经内容
1. 自我介绍;
2. 介绍一段项目经历、选题意义以及使用到的编程软件;
3. 阐述人工智能的发展对把程序员的影响;
4. 解释大数定律;
5. 择校原因;
6. 职业规划;
7. 反问
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X同学
24Fall学员
视频面试,面试于2023-12-14
面经内容
1. 自我介绍;
2. 选择这个项目的原因;
3. 介绍毕设的算法设计;
4. 介绍大创经历中的细节,包括ResNET网络的特点、输入size以及选择原因
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J同学
24Fall学员
视频面试,面试于2023-07-09
面经内容
1. 自我介绍
2. 职业规划;
3. 是否意向读博;
4. 是否有机器学习相关经验;
5. 阐述对机器学习的未来发展的见解;
6. 择校原因;
7. 反问
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