由於當今世界對數據的依賴日益增加，數據科學課程變得不可或缺。各行各業的組織都認識到數據驅動決策的價值，以及從大量數據中提取有價值見解的潛力。

基本原理和實際應用相結合

數據科學理學碩士(MScDS)以跨學科的方式設計，涵蓋了數據科學知識的前沿，涉及新興技術的主題，如(生成式)人工智能和多媒體技術(包括文本，圖像等)。

為日後職涯/學業規劃打下基礎

學生必須完成7門必修課程和3門選修課程，並獲得總共30學分才能畢業。必修課程讓學生具備處理大型數據集和掌握新興技術所需的技能。多樣化的選修課程滿足學生的興趣、能力和職業規劃，同時讓學生在不同領域獲得更深入和實用的知識。

理學碩士課程特色

• 整合不同學科，使學生全面了解数据科學的各個重要面向以及在現實世界中的應用。 培訓學生使用數據科學工具分析數據並將其轉化為有用信息的專業能力。
• 將人工智能、數據科學的知識与實際應用領域相結合，包括區塊鏈、营销分析、醫療保健、地理信息系統等。
• 該項目非常適合需要處理和分析大數據的專業人士包括決策制定者、政策制定者，和醫療保健及公共事業從業者——他們深諳數據科學和人工智能對提高社會品質和運營效率的重要性 。
• 培養學生的分析能力、批判性思考及解決問題的能力，使畢業生能夠在不同行業從事商業分析師、数据分析師、数据科學家和人工智能專家/顧問等職業。

修讀模式

全日制

修讀年限

教學語言

英語

學分要求

30 學分

課程要求

需完成7個必修科目(合共21學分)及3個選修科目(合共9學分)。

課程安排

必修科目(7科，共21學分)

1. CDS532 數據科學編程（3 學分）
2. CDS533 數據科學統計學（3 學分）
3. CDS534 數據庫管理（3 學分）
4. CDS535 數據挖掘（3 學分）
5. CDS536 數據科學項目（3 學分）
6. CDS521 人工智能基礎（3 學分）
7. CDS524 商業中的機器學習（3 學分）

選修科目(選修以下任何3科，共9學分)

1. CDS537 網絡安全概論（3 學分）
2. CDS538 雲計算（3 學分）
3. CDS539 自然語言處理（3 學分）
4. CDS540 計算機視覺（3 學分）
5. CDS541 運營管理（3 學分）
6. CDS542 數據可視化（3 學分）
7. CDS543 社會計算（3 學分）
8. CDS544 移動邊緣計算（3 學分）
9. CDS515 業務決策與軟件應用（3 學分）
10. CDS525 深度學習的實際應用（3 學分）
11. CDS527 大數據分析（3 學分）
12. CDS528 區塊鏈 （3 學分）
13. CDS530 醫療保健分析（3 學分）
14. SCI501 Geospatial Intelligence for Sustainable Development（3 學分）

預科課程

未曾修讀過計算機科學或統計學科目，或對這些科目認識較少的申請者，需於本課程開始前完成相應預科課程：

Introduction to Computing 計算概論

Statistic 統計學

畢業要求

獲嶺南大學頒授此課程的碩士學位之畢業要求如下：

• 需修完10門課程（包括7門必修課程及3門選修課程）及最少取得30學分。
• 所有課程平均績點達到2.67 或以上。
• 符合嶺南大學的英語能力畢業要求，如適用；及
• 符合本課程和本大學的所有畢業要求。
• 符合畢業要求的學生，將獲授予數據科學理學碩士學位，並按其總平均成績積點分爲以下等級：

如學生未能繼續完成課程，但已修畢任何4個必修科目，以及總平均成績積點最少達到2.30，將可獲頒數據科學深造文憑（Postgraduate Diploma in Data Science）。學生接受深造文憑即代表不會繼續並完成本課程。

更新：2024年3月27日

學費

報名費

HKD 400

學費資助

政府學生資助計劃

香港本地學生可申請「擴展的免入息審查貸款計劃（ENLS）」，具體詳情，可瀏覽在職家庭及學生資助事務處網頁。

獎學金

將授予成績優異的申請者；入讀本課程的學生均具備資格成爲備選人。

更新：2024年1月24日

Admission Requirements

Applicants shall fulfill the minimum admission requirements for taught master’s degree programmes as follows and additional admission requirements set by the programme.

Minimum Admission Requirements

Academic Qualification(s)

• hold a relevant bachelor’s degree awarded by a tertiary education institution recognised for this purpose by the University; or
• have obtained an equivalent qualification; or
• have provided satisfactory evidence of academic and professional attainment.

English Proficiency

In addition to the above, applicants whose degree or, exceptionally, an alternative qualification deemed equivalent from a tertiary institution is not using English as the medium of instruction (MOI) for the programme should obtain:

• a minimum score of 550 (paper-based test) or 79 (internet-based test) in the Test of English as a Foreign Language (TOEFL)^{1 2}; or
• a band score of 6.5 or above in the International English Language Testing System (IELTS)¹, or
• an equivalent score in a recognised test, or
• an equivalent qualification to prove his/her English language proficiency which will be considered on a case-by-case basis.

¹For IELTS and TOEFL qualifications, the University only accepts results that are within the validity period, viz. 2 years, from the time of submission of an admission application for the specific intake cohort.

²For an applicant using TOEFL “MyBest scores” to fulfill the minimum required score of 79, the programme should use interview or other means to assess the applicant’s proficiency in English.

Additional Admission Requirements

• Applicants with no or limited background in data science and computing will be required to complete and pass pre-entry courses prior to the start of the programme.

Please refer to the programme website for details.

Application Method

Apply through the online application system:

https://www.ln.edu.hk/admission/apply

更新: 2024年1月24日