數據科學與政策研究社會科學學士課程（DSPS）是一項跨學科項目，結合數據科學與公共政策分析，培養學生運用數據、技術與批判性思維解決社會問題的能力。課程內容涵蓋數據管理、統計、機器學習、政策設計，並探討人工智能等新興技術的倫理與治理。學生可發展Python編程、機器學習等技能，並透過實習、頂點項目及海外交流拓展實踐經驗。畢業生適合投身政府、國際組織、科技公司或研究機構，從事基於證據的政策制定與創新工作。課程提供靈活選修，支持個人化學習路徑。詳情請瀏覽課程網站。
国家/地区
中国香港
学校
香港中文大学
专业大类
人文社科
专业阶段
专业细分类
社会学
学费
每年21.4万港元
申请要求
中国内地学生须通过全国普通高校统一招生计划申请香港中文大学（CUHK），并达到所在省份本科一批（或“本科批”/“特殊类型招生院校”）的最低录取分数线。CUHK纳入提前批录取，考生无需单独申请或参加面试，仅需在高考志愿中填报即可。录取依据为实际高考成绩（不含加分），按“分数优先”原则择优录取。英语单科成绩须不低于120分（满分150分）。未被CUHK录取者仍可参与后续批次的内地高校录取。
语言要求
6.0（总分）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | - | - | - | - |
80（总分）
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | - | - | - | - |
英语要求：满分150分，需达到120分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
高考英语 | 120 | - | - | - | - |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-05-29  0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | 2026-01-08 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | 2025-10-02 | 2025-11-13 0天 | 已截止 |
| 2026-09 | - | - NaN天 | - |
课程描述
这是一份政策科学与数据科学（DSPS）本科课程大纲，结构清晰，分为必修课与选修课两大类：
- 必修课程（Required Courses）
- 院系基础包（Faculty Package）：`DSPS1001 政策科学导论`
- 核心必修课（2(a)）：涵盖数据科学基础（`DSPS1003`）、统计学（`DSPS1004`）、实习（`DSPS3801`）及毕业顶点项目（`DSPS4801/4802`），强调理论、方法与实践结合。
- 选修课程（Elective Courses） 分为两类：
- Category I：方法与工具（Methods & Tools）：聚焦数据科学核心技术，如统计分析（`DSPS2102`）、编程（`DSPS2104`）、数据库（`DSPS2202`）、机器学习（`DSPS3202`）、NLP（`DSPS3791`）、GIS（`GRMD2105`）、社会网络分析（`DSPS3790`）等，兼顾数学基础（微积分、线性代数）与前沿应用（AR/VR、仿真建模、大数据可视化）。
- Category II：政策应用（Policy Applications）：按主题细分五类——
（1）政策科学与公共治理；（2）全球关系；（3）人力资源；（4）社会问题、越轨行为、法律与秩序；（5）可持续智慧城市。课程融合跨学科视角（如经济学、社会学、心理学、城市规划、地理信息），突出数据驱动的政策设计、评估与治理创新。
整体体现“数据能力 × 政策素养 × 领域纵深”的复合型人才培养定位。
- 必修课程（Required Courses）
- 院系基础包（Faculty Package）：`DSPS1001 政策科学导论`
- 核心必修课（2(a)）：涵盖数据科学基础（`DSPS1003`）、统计学（`DSPS1004`）、实习（`DSPS3801`）及毕业顶点项目（`DSPS4801/4802`），强调理论、方法与实践结合。
- 选修课程（Elective Courses） 分为两类：
- Category I：方法与工具（Methods & Tools）：聚焦数据科学核心技术，如统计分析（`DSPS2102`）、编程（`DSPS2104`）、数据库（`DSPS2202`）、机器学习（`DSPS3202`）、NLP（`DSPS3791`）、GIS（`GRMD2105`）、社会网络分析（`DSPS3790`）等，兼顾数学基础（微积分、线性代数）与前沿应用（AR/VR、仿真建模、大数据可视化）。
- Category II：政策应用（Policy Applications）：按主题细分五类——
（1）政策科学与公共治理；（2）全球关系；（3）人力资源；（4）社会问题、越轨行为、法律与秩序；（5）可持续智慧城市。课程融合跨学科视角（如经济学、社会学、心理学、城市规划、地理信息），突出数据驱动的政策设计、评估与治理创新。
整体体现“数据能力 × 政策素养 × 领域纵深”的复合型人才培养定位。
联系我们
