MPhil w nauce o danych i analizie
The Hong Kong University of Science and Technology
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Hong Kong, Hongkong
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 years
Tempo
Pełny etat
Czesne
HKD 42 100 / per year *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* na rok
Stypendia
Poznaj możliwości stypendialne, aby pomóc sfinansować swoje studia
Wstęp
W erze cyfrowej, podążając za postępami dokonanymi w innowacyjnych technologiach, przetwarzanie danych rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. Świat oparty na danych otwiera ogromne możliwości i możliwości dla firm i przedsiębiorstw dla wszystkich branż, ponieważ mogą one wykorzystywać informacje z danych do tworzenia wartości dla swojej działalności. W wyniku przełomowej konsekwencji rewolucji cyfrowej, data science i analityka stały się wyłaniającą się i interdyscyplinarną dziedziną, która wymaga wiedzy i umiejętności z wielu dziedzin, takich jak informatyka, statystyka i matematyka.
Program Master of Philosophy (MPhil) w dziedzinie nauki o danych i analityce ma na celu ułatwienie ścisłej integracji analityki statystycznej, logicznego rozumowania i inteligencji obliczeniowej w badaniu przetwarzania i analizy danych. Program zapewni rygorystyczne szkolenie badawcze, które przygotuje studentów do zostania badaczami posiadającymi wiedzę, którzy są zaznajomieni z logiką, matematyką, algorytmami i mocą obliczeniową w procesie badania i analizowania danych w środowisku akademickim lub w przemyśle, aby uzyskać cenne informacje umożliwiające podejmowanie lepszych decyzji .
Program MPhil ma na celu zapoznanie studentów z zagadnieniami związanymi z rozwojem naukowych, edukacyjnych i komercyjnych zastosowań nauki i analizy danych. Absolwent programu MPhil powinien wykazać się dobrą praktyczną znajomością zagadnień z dyscypliny. Powinien umieć syntetyzować i tworzyć nową wiedzę, wnosząc wkład w tę dziedzinę.
Wyniki nauki
Po pomyślnym ukończeniu programu MPhil absolwenci będą mogli:
- Wykazać krytyczne myślenie i umiejętności analityczne niezbędne do rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z nauką o danych;
- Zastosuj szereg jakościowych i ilościowych metod badawczych w nauce o danych i analizie danych; i
- Skutecznie tłumacz i przekształcaj zaawansowane techniki badawcze w praktykę nauki o danych w dziedzinach akademickich lub w przemyśle.
Warunki przyjęć
Aby zakwalifikować się do przyjęcia, kandydaci muszą spełnić wszystkie poniższe wymagania. Wstęp jest selektywny, a spełnienie tych minimalnych wymagań nie gwarantuje przyjęcia.
ja. Ogólne warunki przyjęcia na uniwersytet
- Kandydaci ubiegający się o przyjęcie na studia magisterskie powinni uzyskać tytuł licencjata w uznanej instytucji lub zatwierdzone równoważne kwalifikacje;
- Wnioskodawcy ubiegający się o przyjęcie na studia doktoranckie powinni uzyskać tytuł licencjata o udokumentowanej historii wybitnych osiągnięć uznanej instytucji; lub przedstawił dowody satysfakcjonującej pracy na studiach podyplomowych w pełnym wymiarze godzin przez co najmniej jeden rok lub w niepełnym wymiarze godzin przez co najmniej dwa lata.
ii. Wymagania dotyczące przyjmowania w języku angielskim
Kandydaci muszą spełniać wymagania języka angielskiego z jednym z następujących osiągnięć biegłości:
- TOEFL-iBT: 80 *
- TOEFL-pBT: 550
- Test dostarczony w wersji TOEFL: 60 (łączna liczba punktów za czytanie, słuchanie i pisanie)
- IELTS (moduł akademicki): Ogólna ocena: 6,5 i Wszystkie pod-oceny: 5,5
* odnosi się do całkowitego wyniku w jednej próbie
Kandydaci nie są zobowiązani do przedstawiania wyniku TOEFL lub IELTS, jeśli:
- ich pierwszym językiem jest angielski lub
- uzyskali tytuł licencjata (lub równoważny) od instytucji, w której językiem wykładowym był angielski.
Ten program dotyczy przyjęcia do programu pilotażowego HKUST (Guangzhou) .
Więcej informacji o programie można znaleźć na stronie pg.ust.hk/programs .
O szkole
pytania
Podobne kursy
Magister ekonomii Analiza danych
- Arlington, Stany Zjednoczone
Magister analityki biznesowej i nauki o danych
- Geneva, Szwajcaria
Magister nauki o danych
- Tlaquepaque, Meksyk