Data Science MSci

该课程为数据科学本科（BSc）与硕士（MSci）前两年的统一培养方案，第三年起分轨。第一年包括数学、编程与统计基础：学生需完成《编程入门》（CS118-15）、《信息结构设计》（CS126-15）、《线性代数》（MA148-10）、《微积分1与2》（MA142-10, MA143-10）、《集合与数》（MA138-10）、《概率1与2》（ST118-15, ST119-10）、《统计建模导论》（ST117-15）及《数学规划1》（IB104-10）等必修模块，共约110学分，另设0学分的数学复习课。第二年深化计算机科学与统计学习，核心课程包括《软件工程》（CS261-15）、《数据库系统》（CS258-15）、《算法》（CS260-15）、《随机过程》（ST227-10）、《统计与概率的数学方法》（ST228-10）、《数理统计中的概率》（ST229-10）、《数理统计》（ST230-10）和《R语言线性统计模型》（ST231-10），总计90学分。第三年提供选修空间，示例模块包括人工智能、机器学习、神经计算、近似算法、移动机器人、计算机图形学及数据分析实务等。MSci学生在第四年将修读高级课程并完成硕士级毕业项目。所有模块信息基于2025-26学年目录，实际内容可能调整。