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校园开放日|港科大数据建模理学硕士课程(MScDDM)与您相约清水湾!
发布时间:Jan 9, 2025 4:57:25 PM 点击量:

单位名片 Business Card

单位名称 南京途善久文化传播有限公司 单位性质 民营企业
单位地址 江苏省南京市建邺区 单位行业 教育
单位规模 1-49人 单位网址

招聘计划 Recruitment Plan

学历要求 招聘总人数 研究生人数 本科生人数
本科生,硕士生,博士生 60 30 30

简历接收 Resume Reception

接收邮箱 info@tsiacademy.com 网申地址 https://www.wjx.top/vm/Qzw7zil.aspx

招聘内容 Recruitment Content

校园开放日|港科大数据建模理学硕士课程(MScDDM)与您相约清水湾!

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你是否渴望在全球领先的学术环境中深造,掌握数据科学与机器学习的前沿技术?

你是否有志于成为数据信息领域的专业人才,打开科技与创新学习和职业发展的无限想象空间?

香港科技大学(HKUST)数据建模理学硕士(MSc Program in Data Modeling)课程的开放日活动,正是你不容错过的机会!

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活动亮点

校园导览与体验

你将亲身体验香港科技大学的校园生活,感受国际化的学习氛围与丰富的校园设施。通过校园导览,更全面地了解学校的学术环境、学习资源以及丰富的课外活动。

 

大咖公开课

王国彝教授将为大家带来一堂主题为《2024 Nobel Prize in Physics and Machine Learning》的精彩公开课。课程将结合最新的诺贝尔物理学奖成果与机器学习的前沿应用,带你深入了解数据建模领域的最新进展,拓宽学术视野。课程将以英文授课,全真感受真实课堂。

师资介绍

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王国彝 

教授K. Y. Michael WONG

Professor Emeritus

Department of Physics

PhD, University of California, Los Angeles

 

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https://people.phys.ust.hk/phkywong/

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招生宣讲会

我们将详细介绍数据建模硕士课程的基本情况、招生计划、录取要求、课程安排等信息。招生团队将为同学们解答关于奖学金、申请流程以及职业发展的问题,帮助你清晰规划未来的学术和职业道路。

 

学生/校友分享

我们将邀请数据建模硕士课程的学生及校友,分享他们的就读经历及职业发展经验。你将了解到更多关于毕业生在数据建模、人工智能、金融分析等领域的职业道路。

 

活动报名

时间:2025118日(星期六)

地址:香港科技大学@清水湾

活动详情:https://mp.weixin.qq.com/s/QhZnGRNJoV_K91vUpK-zLg

报名链接:https://www.wjx.top/vm/Qzw7zil.aspx

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关于香港科技大学

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香港科技大学在国际学术界享有卓越声誉,特别是在数据科学、人工智能与机器学习、金融分析等领域的研究和教学,处于全球领先水平。

作为亚洲顶尖的科研院校,大学的创新学术环境和与行业的紧密联系,确保你能够获得世界级的教育,并且为未来的职业生涯做好充分准备。无论你是希望在技术领域深耕,还是希望拓展跨学科的职业发展机会,本课程都能为你提供理想的学术平台和广阔的职业发展空间。

数据建模理学硕士课程特色

数据建模理学硕士(MSc Program in Data Modeling)课程专为具备理工科背景的学生设计,旨在培养学生在数据科学、机器学习、人工智能等领域的深厚能力,满足现代社会对于高水平数据分析和建模人才的需求。该课程不仅涉及基础理论和技术的教学,还注重实际应用和跨学科的技能培养。课程的核心内容涵盖数据建模、机器学习、数据分析、统计学、计算机科学等多个领域。课程内容的深度与广度结合,使学生能够扎实掌握数据建模的理论基础和技术技能,同时具备跨学科的解决问题的能力。

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课程模块大致分为以下几个方向:

数据分析与统计学:包括数据清洗、数据探索、概率论、统计推断、回归分析、时间序列分析等,为学生打下扎实的统计学基础。

机器学习与人工智能:学习各种经典的机器学习算法、深度学习、强化学习、自然语言处理等,注重学生在实际问题中应用这些算法解决复杂的模型建构和预测任务。

计算机科学与数据工程:课程内容包括计算机编程(PythonRC++)、数据处理、数据结构与算法等,为学生提供强大的技术支持。

跨学科应用:课程非常注重跨学科的融合,特别是在数学、物理、统计、经济、金融、工程、计算机等多个学科之间架起了桥梁。这种跨学科的培养方式使学生能够以多角度、多视野来解决实际问题,尤其适合有志于从事复杂数据分析、金融建模、人工智能等领域的学生。

实践与项目:课程注重培养学生的实际操作能力,不仅有传统的课堂教学,还有丰富的实验项目、团队合作与行业实习机会。通过与企业合作,学术及企业导师共同指导,学生有机会参与到实际的行业数据分析、产品研发、机器学习项目中,帮助学生将学到的知识转化为实际能力,增加职业竞争力。