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MSc Big Data Technology
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MSc Big Data Technology
Title
简介
Description
本课程由工学院计算机科学系及理学院数学系合办,把不同的学科整合起来,让学员了解大数据科技的所有重要特点,以及如何把它应用在现实社会中。学生将学习大数据的主要组成部分,包括基础架构、数据整合、储存、建模和管理、计算系统、分析和挖掘系统、安全性、政策和社会影响,以及各个领域的人为因素和大数据应用 (数据科学)。
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Content

课程详情

入学和英语能力要求

申请者需持有认可大学或大专院校的计算器工程,计算器科学,数学或相关领域的学位。拥有其他学士学位之申请人必须具有于信息科技和数学相关领域工作的经验。有关英语能力要求,请查阅香港科技大学霍英东研究生院网页。 

课程费用

2022年秋季入学的全日制课程的名义课程费用为HK $ 210,000(分两期支付),兼职课程的学费为HK $ 180,000(分四期支付)。

课程设置

学员必须修满30个学分,其中包括12个学分的核心课 (core courses) 及18个学分的选修课 (elective courses)。经课程主任批准后,学员可以修读由理学硕士 (信息科技) 课程开设的最多6个学分的课目来作为达到毕业要求的部分内容。所有课程通常在平日晚上以及周六早上或下午在香港科技大学校园内进行。有关课程的详细资料,请查阅硕士课程目录科目目录

持续进修基金

自2020年秋季开始,以下4个核心课已列入持续进修基金的可获发还款项课程名单。以下4个核心课所属之主体课程 [理学硕士(大数据科技)] 在资歷架构下获得认可(资历架构第[6]级)。在二零一九年四月一日后,符合资格申请持续进修基金并属香港居民的学员可向持续进修基金提出申请,在圆满完成以下其中一门必修课程后及达到整体出席率70%以上 (习作项目除外) ,可获发还已付费用,金额上限为港币20,000元。有关申请资格、申请程序、申领发还款项程序及其他最新详情 (尤其申请日期至申领发还款项之期限),请查阅持续进修基金网页請查閱持續進修基金網頁或致電持續進修基金24小時熱線 (852) 31422277。

注意:由2019年4月1日起,持续进修基金网页或致电持续进修基金24小时热线 (852) 31422277。

院校名称

香港科技大学

院校编号

003 

院校

HKUST 

课程编号

34Z126908

34Z126918 34Z126928

34Z126938

课程名称

Foundations of Data Analytics [Module from Master of Science in Big

Data Mining and Knowledge Discovery [Module from Master of Science in Big Data Technology] Big Data Computing [Module from Master of Science in Big Data Technology] Mathematical Methods for Data Analysis [Module from Master of Science in Big Data Technology]

范畴

A04 电脑科学及资讯科技

 

课程教授

本课程之任教教授,均在全球各大顶尖工程学府获取广博的学术知识和丰富的研究经验。修读本课程,将会是同学向一众教授学习世界级工程科研学问的通道。 

入学申请 

项目采取滚动式招生,先到先审查,因此建议申请人尽早提交申请。有关课程申请,请查阅香港科技大学霍英东研究生院网页。 

截止申请时间 首轮申请 次轮申请
2022年秋季入学(本地申請人) 2021年12月1日 2022年3月1日
2022年秋季入学(非本地申請人) 2021年12月1日 2022年3月1日
Title
2020《泰晤士高等教育全球大学学科排名》:计算器科学
Description
香港第1位 (连续4年)
Submodule
学生分享 (只供英文版本)
The university life is not only lessons and assignments here, but also the activities which offer you an opportunity to meet smart people who may inspire you a lot.
Seoyoung PARK
(Korea)
What I find special about the program is the option to take an independent project. This means that if you have a cool project idea you want to work on, you can do so by seeking guidance from some of the professors and gaining practical research experience.
Terence LEUNG
(Canada)
I strongly recommend Big Data Technology to anyone who is interested in computer science and artificial intelligence in general. The knowledge and experience is relevant for industrial needs, and can become a starting point for a research career as well.
Daniil CHEPENKO
(Russia)
Having been working on all the projects, I obtained hands-on experience on real-world data science problems and learnt to communicate my ideas as a data scientist.
GAO Xun
(China)
The courses offered by the world-class professors are well designed, which address both the theoretical and practical perspectives of topics related to big data technologies.
LAU Tsz-Kit
(Hong Kong)