数据科学与分析硕士/博士学位
Guangzhou, 中华人民共和国
博士
期间
8 年
语言
英语
步伐
全职, 兼职
报名截止日期
15 Jun 2026
最早开始日期
学费
CNY 40,000 / per year *
学习形式
在校园
* 全日制学生 | 人民币 150,000 元 - 非全日制学生
在数字时代，随着创新技术的进步，数据处理正以前所未有的速度增长。数据驱动的世界为各行各业的公司和企业带来了巨大的可能性和机遇，因为他们可以利用数据为其业务创造价值。作为数字革命的颠覆性成果，数据科学与分析已成为一个新兴的跨学科领域，需要计算机科学、统计学和数学等多个领域的知识和技能。
数据科学与分析哲学硕士（MPhil）和哲学博士（PhD）课程旨在促进统计分析、逻辑推理和计算智能在数据处理和分析研究中的紧密结合。这些课程将提供严格的研究培训，使学生成为知识渊博的研究人员，能够在学术界或业界的数据审查和分析过程中运用逻辑、数学、算法和计算能力，从而获得宝贵的见解，做出更明智的决策。
哲学硕士 (MPhil) 课程旨在让学生接触数据科学与分析在科学、教育和商业应用方面的发展问题。MPhil 课程毕业生应具备扎实的学科知识，并能够整合和创造新知识，为该领域做出贡献。
该博士项目旨在培养学生识别与实际应用相关的理论研究问题、制定并开展针对已识别问题的研究，以及独立找到数据科学和分析相关解决方案所需的技能。博士毕业生应展现其对学科知识的掌握，并能够整合和创造新知识，为学科做出原创且实质性的科学贡献。
- 全日制博士生奖学金：每年18万元人民币，无需另行申请
跨学科核心课程
- 跨学科研究方法 I
- 跨学科研究方法 II
- 跨学科设计思维 I
- 跨学科设计思维 II
- 项目驱动的协作设计思维
核心课程
学生必须完成信息中心的至少一门核心课程和其他中心的至少一门核心课程。
信息中心核心课程
- 信息科学与技术：要点与趋势
其他核心课程
- 可持续未来功能中心简介
- 技术创新与社会创业
- 基于模型的系统工程
领域知识课程
根据此要求，每位学生必须修读一门必修课程及其他选修课程，以形成与跨学科论文研究相关的个性化课程。仅可使用一门独立学习课程来满足课程要求。为确保学生修读合适的课程，掌握所需的领域知识，每位学生均须参加课程规划暨论文指导委员会的审批，审批程序应在课程开始后尽快进行，最迟不得晚于第一学年结束。根据已获批准的课程安排，个别学生可能需要修读除最低学分要求以外的额外学分。
必修课程列表
- 数据科学中的数据挖掘和知识发现
选修课程清单示例
- 自动机器学习
- 数据科学中的深度学习
- 数据科学的高级数据库管理
- 高级机器学习
- 数据科学和分析的并行编程
- 数据科学与分析基础
- 数据科学计算
- 区块链中的数据分析与隐私保护
- 数据探索与可视化
- 时空数据分析
- 图学习简介
- 专题
- 独立研究
- 计算机视觉及其应用
- 凸和非凸优化 I
研究生助教培训
- 高等教育教学导论
专业发展课程要求
- 研究生专业发展
- 信息中心学生的职业发展
英语要求
- 研究生听力与口语基础
- 用英语交流研究
研究生研讨会
- 数据科学与分析项目研讨会 I
- 数据科学与分析项目研讨会 II
论文研究
- 硕士论文研究
- 博士论文研究
成功完成MPhil计划后，毕业生将能够：
- 展示解决实际数据科学问题必不可少的批判性思维和分析能力；
- 为数据科学和分析应用一系列定性和定量研究方法；和
- 将先进的研究技术有效地转换和转化为学术领域或行业中的数据科学实践。
成功完成博士学位课程后，毕业生将能够：
- 识别新数据科学和分析模型，算法，工具，原理，框架，解决方案和技术中科学和工程的相关性，重要性和见解；
- 从数据科学和分析的角度展示批判性思维和分析技能；
- 为数据科学和分析应用一系列定性和定量研究方法；
- 将基础研究见解有效地转化和转化为学术领域和行业中的数据科学实践；
- 进行独立思考并展示有效的沟通技巧，以发表和发表科学发现；和
- 独立、胜任地进行原创研究，展示数据科学和分析领域的深入知识。