课程简介
让数据驱动
在数据驱动时代，复杂的数据分析和机器学习算法应运而生，用于分析、存储、分发和共享大量数据，可应用于科学、社会科学、金融、公众健康、医学、工程和电信等多个学科。随着社会对这方面的兴趣和需求大增，本地和全球就业市场对数据分析师的需求庞大，然而，如何设计合适的数据驱动解决方案来分析和推理海量信息仍别具挑战，因为需要深入了解计算和统计原理来解决问题、数据收集、数据建模和分析，和设计科学实验设计。
计算数据科学课程设计旨在培养数学、技术和分析人才，提出解决方案，引导数据驱动的决策。学生将具备多项能力，包括：
(1) 应用高性能平行和分布式计算调处海量数据;
(2) 从大型复杂的数据中，以数据驱动的统计步骤、方法和理论来进行探勘和预测，找出数据规律和模式，以及提出见解。
因此，本课程能让学生在数据结构和算法、平行和分布式计算系统编程、统计建模和分析，以及大规模统计推断等及技巧上打好扎实基础。
课程着重数据科学的计算基础，深入了解用于存储、操作、视觉呈现、解释和学习大型数据集的算法和数据结构，并提供四个专修应用范畴，供学生选择：
- 计算数据科学
- 计算物理学
- 计算医学
- 计算社会科学
排名
计算机科学领域全球排名第10（香港排名第1）
(2023年美国新闻与世界报道全球最佳大学排名)
统计学领域全亚洲排名第6（全球排名51-75）
(2022年世界大学学术学科排名)
就业前景
计算数据科学是发展迅速而且需求极大的跨学科领域。本课程旨在培育学生从海量数据中创建秩序并提取意义。毕业生将具备机器学习的知识及技能、数据库管理能力，以及高性能计算技术的统计学背景，为未来职业岗位作好准备。毕业生可担任商业智能分析师、数据挖掘工程师、数据建模师、数据科学家、工程师和开发人员、数据仓库架构师，及研究分析师等。
课程旨在招收具备擅长英文和理科的杰出学生。卓越的学术基础及解难思维，将对未来学习知识，以至运用计算数据应对各种全球问题的挑战也极为重要。
如有兴趣报读课程，请查阅相关入学要求，并于截止日期前递交申请，增加录取机会。
