数据科学

数据产生的数量非常庞大，以每天百亿亿位元组计算，堪称信息宝库，而有策略地收集、检视和分析这些数据的能力，可以释放隐藏于不同流程和行为模式中的潜力。寻找这些增长点、辨识漏洞和制订解决方案均有助持续改善生活的不同范围。

数据科学主要关乎探究和使用数据，是以新颖角度了解事物的工具。数据科学在形形色色的现代科技中占据着中心位置，有助我们把原始资料转化为可以落实推行的解决方案。

为不断开拓数据科学，我们需要以传统数据与统计方法为基础，再把它提升至另一层面。工学院以数据处理和挖掘的方式，加上数据分析和诊断来驾驭数据。与此同时，为全面善用大数据，我们积极参与各种研究活动，藉以微调由数据驱动及以统计学为基础的机器学习流程。以数据为中心的科技方兴未艾，而工学院的研究也站在区块链、云计算、物联网和无线网络等方面的前沿位置。

先进的数据科学也策动着金融工程中的金融科技、风险管理、金融计量经济学、规范性与预测性的数据分析，还有物流管理。我们致力促进明智的数据使用，这也是在生物信息学和医疗手术中实现突破的先决条件。

尽管数据非常有用，但要收集和解封数据所隐藏的线索也面对各种威胁，例如是数据盗窃和私隐侵犯等。由于数据必须审慎采用，工学院的研究也致力完善和提升网络安全这项重要挑战。

相关教学人员

相关科研基建

• 大数据生物智能实验室
• 大数据研究所
• 数字生活研究中心
• 香港科技大学-博智林联合研究院
• 香港科技大学-华为联合实验室
• 香港科技大学-佳兆业联合研究院
• 香港科技大学—NAVER/LINE人工智能实验室
• 香港科技大学-微众银行联合实验室
• 香港科技大学-迅雷区块链联合实验室
• 教育部─微软重点实验室
• 微信-香港科技大学人工智能联合实验室