工业数据分析理学硕士
全球第 1
第 10 位
第 10 位
第 10 位
首 10 至 100 位
第 100 位
成为求职市场中有力的竞争者
培育具备具身智能、数据科学、自动化控制、工业工程、人工智能和商业分析等领域专业知识的毕业生。
具前瞻性
作为香港首批结合数据科学和工业分析的课程，本课程将为学生提供工业数据分析、数据可视化、人工智能、统计学、运营管理、控制系统及工业物联网等方面的知识。
有目的地分析数据
培育学生深入理解数据生成过程，与各类持份者有效沟通，并在数据分析时充分考虑两个关键问题：1. 数据从哪里来？2. 数据分析将应用于何处？
与现实世界接轨
透过工业数据分析研究课题引导学生系统性、全面地处理在制造、能源、交通、物流与医疗保健工业领域实际面对的挑战。
打破边界，多元选修课开拓资料人才无限前路
培育学生深入理解数据生成过程，与各类持份者有效沟通，并在数据分析时充分考虑两个关键问题：1. 数据从哪里来？2. 数据分析将应用于何处？
与现实世界接轨
秉承岭南大学全人发展教育理念，不只培育专精技术的工业资料人才，更支援同学依照职业目标自主规划学习路径，跳出单一行业框架，面向各行各业数位化需求。
毕业生心声
温同学
「IDA 的课程让我逐渐掌握了更实际的数据分析能⼒。让我印象⽐较深的是⽤模型处理真实问题的过程，从数据收集、清洗、理解特征，到训练模型和评估结果，每⼀步都需要思考数据和问题之间的关系。刚开始我更熟悉的是代码实现，但通过课程、科研和⽐赛，我慢慢学会了把技术⼯具和实际问题联系起来。」
耿同学
「在 IDA 的学习中，《智慧控制与 AI 驱动分析》与《⽣成式⼈⼯智慧辅助程式设计》等课程令我受益匪浅。这些课程不仅提供了坚实的理论基础，更教会了我们如何处理复杂的⼯业异构数据。从⼯程图纸到演算法建模的转变，让我具备了在复杂⼯业环境下进⾏数据采撷与模型部署的复合能⼒。」
倪同学
「在⼯业数据分析专业的课程中，我第⼀次看到模型如何与物理世界交互，也真正理解了“数据从哪里来？应⽤到何处去？”这个核⼼灵魂。在项⽬中，这⼀逻辑帮我跳出了“拿到数据就跑模型”的惯性，让我学会了先审视数据来源与采集场景，再明确分析结果将要服务于何种决策，让每⼀步⼯作都有据可依。使我完成了从“写代码”到“⽤数据解决⼯业问题”的跨越。」
常见问题
MScIDA的课程如何做到「一种能力，适配多个行业」？
课程采用 5门核心必修课+5门专业选修课 的定制化跨界培养体系。核心课着重资料分析及智慧决策的通用跨界能力，选修课则围绕不同行业细分场景（如智慧物流、医疗分析、ESG）形成定制化发展路径，实现能力的跨行业迁移。
课程有语言要求吗？
语言要求灵活多元，非英语授课学位的申请者需满足以下任一条件便可：网上托福考试最低79分；雅思（学术）6.0分或以上；全国大学英语六级考试（CET-6）最低450分；或同等资历。
哪些本科专业背景适合申请MScIDA？
本课程重视跨学科视角，欢迎无工程或理科背景的人申请。未曾修读过或仅有有限电脑科学或统计学背景的申请人，需于本课程开学前完成相应的预科科目 (计算概论/统计学)。