应用数据科学理学硕士

课程简介

应用数据科学理学硕士 课程名称：应用数据科学理学硕士 学院/学系：数学与资讯科技学系 学位：MSc 学费：此课程为自资课程，整个课程学费为港币二十二万七千七百元正 (2027/28入学年度)，学费 一般不获退还或转授 。 入学要求：(1) 申请人一般须持有认可的学士学位或同等学历，具理科、工程或其他相关学科背景者将获优先考虑。 (2) 入选申请人可能须参加面试。 联系方式：有意申请者，请透过 香港教育大学网上入学系统 递交申请。提交申请前，请浏览 https://www.eduhk.hk/acadprog/postgrad/index.html 以了解详尽的申请及入学信息。 如有任何查询，欢迎电邮至： mit@eduhk.hk 与我们联络。 课程简介：<div class="mission"> <div class="mission__content"> <p>With the vision to nurture quality educators, learning professionals and education researchers with the pro

关键信息

入学要求

(1) 申请人一般须持有认可的学士学位或同等学历，具理科、工程或其他相关学科背景者将获优先考虑。 (2) 入选申请人可能须参加面试。 联系方式：有意申请者，请透过 香港教育大学网上入学系统 递交申请。提交申请前，请浏览 https://www.eduhk.hk/acadprog/postgrad/index.html 以了解详尽的申请及入学信息。 如有任何查询，欢迎电邮至： mit@eduhk.hk 与我们联络。 课程简介：<div class="mission"> <div class="mission__content"> <p>With the vision to nurture quality educators, learning professionals and education researchers with the professional excellence to ride on the challenges of the dynamic educational landscape of the 21st century, the Department of Mathematics and Information Technology seeks to:</p> <ul class="bullet"> <li>enhance the quality of education with the advancement in technology through building up the research capacity of academics in the department;</li> <li>advance learning professionals’ discipline knowledge of mathematics and IT;</li> <li>empower educators with the professional competence in mathematics and IT teaching as well as the integration of IT in education; and</li> <li>develop pre-service and serving teachers’ global perspective to cope with the rapid changes brought about by the globalization and digital culture.</li> </ul> </div> <img class="mission__img" src="https://www.eduhk.hk/mit/assets/img/mission.png" alt="Mission Statement"> </div> 应用数据科学理学硕士 <div class="programmes__info__main"> 课程编号 A1M137 课程模式 一年全日制 课程主任 徐美彩博士 课程查询 2948 7824 电子邮箱 mscads@eduhk.hk 课程宣传单张 下载 </div> 课程概览 应用数据科学理学硕士课程 [MSc(ADS)] 旨在为学生提供扎实的数据科学与人工智能理论与实务基础，培养其在教育、商业智能决策及大数据管理等多元领域中的创新能力与专业知识。课程设计目标是培育能够探索并运用数据驱动洞察与先进分析技术的专业人才，以推动决策制定、优化教育实践，并创建尖端人工智能（AI）应用。 在读同学请透过以下 连结 登入查阅课程手册及科目简介。 课程大纲 本课程共有24 个学分，每科⽬3学分。学员可在⼀年内修毕整个课程。学生须修读全部四门核心科目，并于七门选修科目中选择 四 门修读以满足毕业要求。课程的时间可能包括工作日晚上、周末和/或长假期间。课程可能会安排在大埔校园、将军澳教学中心、西九龙教学中心、北角教学中心、九龙塘卫星教学中心和/或大学决定的其他地点。实际的上课地点由大学决定。 学分 必修科目 12 INT6163 高级数据分析 3 INT6181 应用Python程序设计 3 INT6164 数据库系统与管理 3 INT6165 数据科学与人工智能基础 3 选修科目 从以下七门选修科目中选择四门修读 12 INT6166 高级人工智能 12 INT6182 网络安全及其在教育中的应用 INT6167 数据可视化 MTH6200 预测分析 INT6168 生成式人工智能及其应用 INT6169 学习分析与教育数据科学 INT6170 社会计算与媒体数据分析 一年全日制模式 学年 学期 教授科目 学分 1 1 必修科目 12 2 选修科目 12 学分总数 24 科目 必修科目 INT6163 高级数据分析 本科目探讨高级数据分析技术，重点关注数据挖掘方法及其在大型数据集中的应用。学生将学习关联规则挖掘、聚类方法（如 k-means 与层次聚类）以及进阶分类技术（如支持向量机与集成学习）。科目亦介绍文本与图形数据的挖掘技术，帮助学生从复杂数据中发掘模式与洞察。此外，科目还涵盖数据分析在教育、医疗保健、金融等领域的应用，并透过实作科目，让学生熟悉数据挖掘工具与软件，以便在各种应用场景中进行分析与解读。 INT6181 应用Python程序设计 本科目旨在透过编程练习与项目的实务，让学生更新并扩展对Python程序设计概念的理解。学生将透过解决函数式、逻辑式及并行编程问题来学习进阶编程技巧。本科目强调实务应用，鼓励创意与问题解决能力，让学生能够深入探讨进阶数据流及控制流。此外，科目亦将介绍生成式人工智能在程序设计上的应用，帮助学生利用人工智能技术寻求编程任务的内在特性、生成代码段及透过现代程序代码审查提升程序代码质量。 INT6164 数据库系统与管理 本科目深入探索数据库系统与管理方法。学生将学习数据库设计原则、关系代数、SQL数据操作以及数据仓储技术。科目涵盖关系数据库和 NoSQL 数据库，并强调其在大规模数据管理上的应用。主题涵盖事务管理、并发控制、数据完整性以及性能最优化。学生将获得设计并开发数据库解决方案，以提升大数据管理能力的实务经验，对于在不同应用情境中有效管理大数据至关重要。 INT6165 数据科学与人工智能基础 本科目旨在以SAS公司研发的 SEMMA（抽样 Sample、探索 Explore、修正 Modify、建模 Model、评估 Assess）及IBM等公司开发的CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）框架为基础，全面介绍数据科学与人工智能的基础概念与方法论，学生将学习数据收集、预处理、探索性数据分析、数据可视化、描述性与推论性统计方法导论，以及使用 Jamovi 或 R/Python 进行上述数据分析。科目亦涵盖线性回归、逻辑回归、判定树、聚类技术等基础机器学习算法，以及类神经网络与搜索算法等人工智能基本概念。而数据科学与 AI 的伦理与社会影响的讨论，则有助于学生全面理解该领域。这些基础知识将会为后续进阶科目与实务应用奠定基础。 选修科目 需从以下七门科目中选择四⾨修读# INT6166 高级人工智能 本科目旨在让学生深入理解人工智能模型和算法的原理及理论，涵盖深度学习、计算器视觉和自然语言处理等高级主题。学生将探索神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的理论基础和实际应用。其他主题包括强化学习、生成对抗网络，以及开发用于现实应用的人工智能系统。科目亦探讨伦理考虑和可信人工智能系统的开发，旨在准备学生在人工智能领域负责任地创新。 INT6182 网络安全及其在教育中 原文链接：https://www.eduhk.hk/mit/zhs/mscads 二、课程简介 <div class="mission"> <div class="mission__content"> <p>With the vision to nurture quality educators, learning professionals and education researchers with the professional excellence to ride on the challenges of the dynamic educational landscape of the 21st century, the Department of Mathematics and Information Technology seeks to:</p> <ul class="bullet"> <li>enhance the quality of education with the advancement in technology through building up the research capacity of academics in the department;</li> <li>advance learning professionals’ discipline knowledge of mathematics and IT;</li> <li>empower educators with the professional competence in mathematics and IT teaching as well as the integration of IT in education; and</li> <li>develop pre-service and serving teachers’ global perspective to cope with the rapid changes brought about by the globalization and digital culture.</li> </ul> </div> <img class="mission__img" src="https://www.eduhk.hk/mit/assets/img/mission.png" alt="Mission Statement"> </div> 应用数据科学理学硕士 <div class="programmes__info__main"> 课程编号 A1M137 课程模式 一年全日制 课程主任 徐美彩博士 课程查询 2948 7824 电子邮箱 mscads@eduhk.hk 课程宣传单张 下载 </div> 课程概览 应用数据科学理学硕士课程 [MSc(ADS)] 旨在为学生提供扎实的数据科学与人工智能理论与实务基础，培养其在教育、商业智能决策及大数据管理等多元领域中的创新能力与专业知识。课程设计目标是培育能够探索并运用数据驱动洞察与先进分析技术的专业人才，以推动决策制定、优化教育实践，并创建尖端人工智能（AI）应用。 在读同学请透过以下 连结 登入查阅课程手册及科目简介。 课程大纲 本课程共有24 个学分，每科⽬3学分。学员可在⼀年内修毕整个课程。学生须修读全部四门核心科目，并于七门选修科目中选择 四 门修读以满足毕业要求。课程的时间可能包括工作日晚上、周末和/或长假期间。课程可能会安排在大埔校园、将军澳教学中心、西九龙教学中心、北角教学中心、九龙塘卫星教学中心和/或大学决定的其他地点。实际的上课地点由大学决定。 学分 必修科目 12 INT6163 高级数据分析 3 INT6181 应用Python程序设计 3 INT6164 数据库系统与管理 3 INT6165 数据科学与人工智能基础 3 选修科目 从以下七门选修科目中选择四门修读 12 INT6166 高级人工智能 12 INT6182 网络安全及其在教育中的应用 INT6167 数据可视化 MTH6200 预测分析 INT6168 生成式人工智能及其应用 INT6169 学习分析与教育数据科学 INT6170 社会计算与媒体数据分析 一年全日制模式 学年 学期 教授科目 学分 1 1 必修科目 12 2 选修科目 12 学分总数 24 科目 必修科目 INT6163 高级数据分析 本科目探讨高级数据分析技术，重点关注数据挖掘方法及其在大型数据集中的应用。学生将学习关联规则挖掘、聚类方法（如 k-means 与层次聚类）以及进阶分类技术（如支持向量机与集成学习）。科目亦介绍文本与图形数据的挖掘技术，帮助学生从复杂数据中发掘模式与洞察。此外，科目还涵盖数据分析在教育、医疗保健、金融等领域的应用，并透过实作科目，让学生熟悉数据挖掘工具与软件，以便在各种应用场景中进行分析与解读。 INT6181 应用Python程序设计 本科目旨在透过编程练习与项目的实务，让学生更新并扩展对Python程序设计概念的理解。学生将透过解决函数式、逻辑式及并行编程问题来学习进阶编程技巧。本科目强调实务应用，鼓励创意与问题解决能力，让学生能够深入探讨进阶数据流及控制流。此外，科目亦将介绍生成式人工智能在程序设计上的应用，帮助学生利用人工智能技术寻求编程任务的内在特性、生成代码段及透过现代程序代码审查提升程序代码质量。 INT6164 数据库系统与管理 本科目深入探索数据库系统与管理方法。学生将学习数据库设计原则、关系代数、SQL数据操作以及数据仓储技术。科目涵盖关系数据库和 NoSQL 数据库，并强调其在大规模数据管理上的应用。主题涵盖事务管理、并发控制、数据完整性以及性能最优化。学生将获得设计并开发数据库解决方案，以提升大数据管理能力的实务经验，对于在不同应用情境中有效管理大数据至关重要。 INT6165 数据科学与人工智能基础 本科目旨在以SAS公司研发的 SEMMA（抽样 Sample、探索 Explore、修正 Modify、建模 Model、评估 Assess）及IBM等公司开发的CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）框架为基础，全面介绍数据科学与人工智能的基础概念与方法论，学生将学习数据收集、预处理、探索性数据分析、数据可视化、描述性与推论性统计方法导论，以及使用 Jamovi 或 R/Python 进行上述数据分析。科目亦涵盖线性回归、逻辑回归、判定树、聚类技术等基础机器学习算法，以及类神经网络与搜索算法等人工智能基本概念。而数据科学与 AI 的伦理与社会影响的讨论，则有助于学生全面理解该领域。这些基础知识将会为后续进阶科目与实务应用奠定基础。 选修科目 需从以下七门科目中选择四⾨修读# INT6166 高级人工智能 本科目旨在让学生深入理解人工智能模型和算法的原理及理论，涵盖深度学习、计算器视觉和自然语言处理等高级主题。学生将探索神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的理论基础和实际应用。其他主题包括强化学习、生成对抗网络，以及开发用于现实应用的人工智能系统。科目亦探讨伦理考虑和可信人工智能系统的开发，旨在准备学生在人工智能领域负责任地创新。 INT6182 网络安全及其在教育中 三、入学要求 (1) 申请人一般须持有认可的学士学位或同等学历，具理科、工程或其他相关学科背景者将获优先考虑。 (2) 入选申请人可能须参加面试。

课程结构

课程详情请查阅官网最新课程表。