The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)
MPhil / PhD în știința și analiza datelor
Guangzhou, China
PhD (doctor în filosofie)
DURATA
8 ani
LIMBI
Engleză
RITM
La zi, Part time
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
15 Jun 2026
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
TAXE DE ȘCOLARIZARE
CNY 40.000 / per year *
FORMAT DE STUDIU
În campus
* pentru studenții cu normă întreagă | CNY 150,000 - pentru studenții cu jumătate de normă
În era digitală, ca urmare a progreselor înregistrate în tehnologiile inovatoare, gestionarea datelor crește într-un ritm fără precedent. Lumea bazată pe date deschide posibilități și oportunități extraordinare pentru companii și întreprinderi din toate sectoarele, deoarece acestea pot utiliza datele pentru a crea valoare pentru afacerea lor. Ca o consecință perturbatoare a revoluției digitale, știința și analiza datelor au devenit un domeniu emergent și transdisciplinar care necesită cunoștințe și competențe în multe domenii, cum ar fi informatică, statistică și matematică.
Programele de Master of Philosophy (MPhil) și Doctor of Philosophy (PhD) în Data Science and Analytics urmăresc să faciliteze integrarea strânsă a analizei statistice, a raționamentului logic și a inteligenței computaționale în studiul prelucrării și analizei datelor. Programele vor oferi o formare riguroasă în domeniul cercetării, care pregătește studenții să devină cercetători cunoscători care sunt familiarizați cu aplicarea logicii, matematicii, algoritmilor și puterii de calcul în procesul de examinare și analiză a datelor în mediul academic sau în industrie, astfel încât să obțină informații valoroase pentru a lua decizii mai bune.
Programul MPhil își propune să expună studenții la problemele implicate în dezvoltarea aplicațiilor științifice, educaționale și comerciale ale științei și analizei datelor. Un absolvent al programului MPhil ar trebui să demonstreze o bună cunoaștere practică a problemelor din disciplină. El sau ea ar trebui să fie capabil să sintetizeze și să creeze noi cunoștințe, aducând o contribuție la domeniu.
Programul de doctorat își propune să dezvolte competențele necesare pentru ca studenții să identifice problemele de cercetare teoretică legate de aplicațiile practice, să formuleze și să întreprindă cercetări care abordează problemele identificate și să găsească în mod independent o soluție legată de știința datelor și de analiză. Se așteaptă ca un absolvent de doctorat să demonstreze stăpânirea cunoștințelor în disciplină și să sintetizeze și să creeze noi cunoștințe, aducând o contribuție științifică originală și substanțială la disciplină.
- Burse pentru doctoranzi cu normă întreagă: 180.000 CNY pe an, fără aplicații suplimentare
Cursuri de bază interdisciplinare
- Metode de cercetare interdisciplinară I
- Metode de cercetare interdisciplinară II
- Design Thinking interdisciplinar I
- Design Thinking interdisciplinar II
- Gândire de design colaborativ bazată pe proiecte
Cursuri de bază Hub
Studenții sunt obligați să finalizeze cel puțin un curs de bază al Hub-ului de la Centrul de Informații și cel puțin un curs de bază al Hub-ului de la un alt Hub.
Curs de bază Information Hub
- Știința și tehnologia informației: elemente esențiale și tendințe
Alte cursuri de bază Hub
- Introducere în Function Hub pentru un viitor sustenabil
- Inovație tehnologică și antreprenoriat social
- Ingineria sistemelor bazate pe modele
Cursuri de cunoaștere a domeniului
Conform acestei cerințe, fiecare student este obligat să urmeze un curs obligatoriu și alte cursuri opționale pentru a forma o programă individualizată relevantă pentru cercetarea interdisciplinară a tezei. Doar un singur curs de Studiu Independent poate fi utilizat pentru a satisface cerințele cursului. Pentru a se asigura că studenții vor urma cursurile adecvate pentru a-i dota cu cunoștințele necesare în domeniu, fiecare student are un Comitet de Planificare a Programului și Supervizare a Tezei care aprobă cursurile care trebuie urmate cât mai curând după începerea programului și nu mai târziu de sfârșitul primului an. În funcție de programa aprobată, studenților individuali li se poate cere să finalizeze credite suplimentare dincolo de cerințele minime de credit.
Lista cursurilor obligatorii
- Data Mining și descoperirea cunoștințelor în știința datelor
Listă de cursuri opționale exemplu
- Învățare automată automată
- Învățare profundă în știința datelor
- Management avansat al bazelor de date pentru știința datelor
- Advanced Machine Learning
- Programare paralelă pentru știința datelor și analiză
- Fundația Științei și Analizei Datelor
- Calculul științei datelor
- Analiza datelor și protecția confidențialității în Blockchain
- Explorarea și vizualizarea datelor
- Analiza datelor spatio-temporale
- Introducere în învățarea grafică
- Subiecte speciale
- Studiu independent
- Viziunea computerizată și aplicațiile sale
- Optimizare convexă și neconvexă I
Formare asistent didactic absolvent
- Introducere în predarea și învățarea în învățământul superior
Cerința cursului de dezvoltare profesională
- Dezvoltare profesională pentru studenții postuniversitari de cercetare
- Dezvoltarea carierei pentru studenții Information Hub
Limba engleză cerință
- Fundamente în Ascultare și Vorbire pentru Studenții Postuniversitari
- Comunicarea cercetării în limba engleză
Seminar postuniversitar
- Seminarul I al Programului de Știința Datelor și Analiză
- Seminarul II al Programului de Știința Datelor și Analiză
Teza de cercetare
- Cercetare pentru teza de MPhil
- Cercetare pentru teze de doctorat
După finalizarea cu succes a programului MPhil, absolvenții vor putea:
- Demonstrați gândirea critică și abilitățile analitice esențiale pentru rezolvarea problemelor reale de știință a datelor;
- Aplică o serie de metode de cercetare calitativă și cantitativă pentru știința datelor și analitică; și
- Traduceți și transformați în mod eficient tehnicile avansate de cercetare în practica științei datelor în domeniile academice sau în industrie.
După finalizarea cu succes a programului de doctorat, absolvenții vor putea:
- Identificați corelațiile științifice și inginerești, semnificațiile și cunoștințele în noile modele de știință a datelor și analitice, algoritmi, instrumente, principii, cadre, soluții și tehnici;
- Demonstrați gândirea critică și abilitățile analitice din perspectiva științei datelor și a analizei;
- Aplică o serie de metode de cercetare calitativă și cantitativă pentru știința datelor și analitică;
- Traduceți și transformați în mod eficient cunoștințele fundamentale ale cercetării în practica științei datelor în domeniile academice și în industrie;
- Exercitați o gândire independentă și demonstrați abilități de comunicare eficiente în prezentarea și publicarea descoperirilor științifice; și
- Să efectueze cercetări originale în mod independent și competent, demonstrând cunoștințe aprofundate în domeniul științei și analizei datelor.