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大数据技术理学硕士项目

QS:33THE:58

Master of Science Program in Big Data Technology

工科数据科学
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The Hong Kong University of Science and Technology

入学时间2026-09-01
项目时长1年
项目学费285737人民币/每年
专业介绍
大数据正在改变企业、社会以及科学领域的运作方式。该硕士课程由计算机科学与工程系和数学系联合开设,融合多个学科,旨在使学生全面理解大数据及其实际应用。 完成该课程后,毕业生将能够:理解并使用大数据基础设施;解决与数据集成和存储相关的挑战;运用先进的计算工具进行数据分析;将数据洞察转化为隐私保护和政策制定等领域的策略;并开展原创性研究以应对当前的大数据问题。本课程旨在培养学生应对大数据领域中实践性和研究性挑战的能力。
申请要求
申请硕士课程者须持有认可机构颁发的学士学位或经批准的同等学历。优先考虑拥有计算机工程、计算机科学、数学或相关专业背景的申请人;若申请者本科为其他专业,则需具备信息技术及数学相关领域的实际工作经验。
语言要求
雅思
总分要求6.5
听力5.5
阅读5.5
写作5.5
口语5.5
托福(旧版)
总分要求80
听力-
阅读-
写作-
口语-

专业录取人群画像

本科背景

申请成功案例 本科学校 类型分布

76.92%985
14.53%211
5.98%中国港澳及海外院校
1.71%其他
0.85%双一流
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申请日期

2026年开学季
2026-09-01开学2025-12-1申请截止
2026-09-01开学2026-3-1申请截止

这是一份大数据技术理学硕士(MSc in Big Data Technology)项目的课程结构与要求说明,主要内容如下: - 最低学分要求:30 学分 - 学分转移:最多可转 9 学分,持有香港科技大学(HKUST)与 edX 联合颁发的 *MicroMasters® in Big Data Technology* 证书者,可获全部 9 学分豁免。 - 核心课程(12 学分):共 4 门必修课 - MSBD 5001 基础数据分析 - MSBD 5002 数据挖掘与知识发现 - MSBD 5003 大数据计算(含 Hadoop、Spark 等) - MSBD 5004 数据分析数学方法(优化、随机算法等) ✅ 持 MicroMasters 证书者可免修上述四门,改修 MSBD 6910 独立研究项目(3 学分),并需额外选修一门 electives 补足至 12 学分。 - 选修课程(18 学分):从 17 门课程中任选(每门 3 学分),涵盖: - 数据可视化、金融时间序列分析、优化与矩阵计算 - 社会计算、并行编程、图像处理、机器学习、统计预测 - 人工智能、深度学习与计算机视觉、区块链、自然语言处理 - 空间与多媒体数据库、数据库系统、强化学习(金融应用)、金融科技 - 特别专题(MSBD 6000,可重复修读)、独立项目(MSBD 6910,可重复) - 其他规定: - 经项目主任批准,最多可修读 6 学分 CSIT(信息科技硕士)课程作为替代; - 兼读生每学期最多修 9 学分; - 毕业平均绩点(GGA)须 ≥ 2.85,未达标者须重修或加修课程。 *最后更新日期:2025年11月12日*

MSBD 5004 数据分析数学方法

MSBD 5004 Mathematical Methods for Data Analysis

必修
MSBD 5002 数据挖掘与知识发现

MSBD 5002 Data Mining and Knowledge Discovery

必修
MSBD 5001 数据分析基础

MSBD 5001 Foundations of Data Analytics

必修
MSBD 5003 大数据计算

MSBD 5003 Big Data Computing

必修
中国香港香港科技大学大数据技术理学硕士项目就业报告

Master of Science Program in Big Data Technology

就业资源
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岗位分布
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