香港中文大学（深圳）数据科学硕士课程设置

　　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。香港中文大学(深圳)数据科学硕士课程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。

　　该项目学制2年，学生将习得最尖端的大数据处理技术，并接触到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、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。

　　香港中文大学(深圳)数据科学硕士课程设置为:

　　必修课：

　　Python编程、统计学理论、数据库原理与开发、时间序列分析、机器学习、数据挖掘、金融科技理论与实践。

　　选修课：

　　应用回归分析、应用多元方法、贝叶斯分析、数值算法分析、人工智能、优化理论入门、信息论专题、图像处理与计算机视觉、分布式系统、应用并行编程、大数据建模与管理、网络分析、数据驱动实验设计与衡量、数据可视化、运营管理与分析、市场营销管理与分析、金融分析、经济分析、创新设计思考方法论、动态规划、深度学习及其应用、优化理论与算法、人工智能：法律与政策、区块链、大数据营销、衍生品及其风险管理方法、增强学习、深度学习、随机过程、云计算。

　　香港中文大学(深圳)数据科学硕士项目是为了培养期望在数据科学领域深入学习的学生而设计，旨在使学生具备专业的知识和技能，用于解决大数据的采集、管理及分析等方面的问题。

　　完成该专业的学习后，学生将掌握：

　　大数据及商业分析方面的基础理论知识、统计学、机器学习及数据挖掘的关键方法和工具、各领域中大数据分析的解决方法与模型、商业数据分析的概念及技巧、有效的沟通及人际技巧(写作及口语)、理解数据科学相关的职业道德要求。

　　上述就是关于香港中文大学(深圳)数据科学硕士课程辅导的相关资讯与课程设置的情况了，希望能够为同学们提供到一个相关的帮助哦，当然了，若是同学们有在课程预习或者辅导的这个方面的需求，也可以与考而思的在线老师取得联系哦。