统计学理学硕士（数据科学与机器学习）

本课程包含必修模块、选修模块及一项统计研究项目。所有学生须修读以下核心模块：应用统计学（Applied Statistics），计算统计与机器学习（Computational Statistics and Machine Learning），统计推断基础（Fundamentals of Statistical Inference），概率论（Probability for Statistics），以及数据科学（Data Science）。 选修模块需从A组至少选择三个，其余可从B组补足总学分至25–27.5 ECTS。每个模块通常为5 ECTS，部分例外：深度学习（7.5）、空间统计（7.5）、生存模型（7.5）和时间序列分析（7.5）。A组包括：大数据与PySpark、深度学习、非参数统计、概率生成模型；B组包括：高级模拟方法、高级统计金融、统计金融导论、空间统计、高维数据的统计学习、随机过程、生存模型和时间序列分析。 此外，学生需在1月至9月间完成一项全日制的统计研究项目（Statistics Research），聚焦数据科学领域的前沿课题，并有机会与学术导师或行业合作伙伴共同开展研究。