岭南大学数据科学学院
Master of Science in Industrial Data Analytics
工业数据分析理学硕士


课程特⾊

• 具前瞻性、有⽬的地分析数据

作为⾹港⾸批结合数据科学和⼯业分析的课程，本课程旨在培育学⽣深⼊理解⼯业数据 ⽣成过程，与各类持份者有效沟通，并在数据分析时充分考虑两个关键问题：
1. 数据从哪⾥来？ 2. 数据分析将应⽤于何处？

• 与现实世界接轨、成为求职市场中有⼒的竞争者

此外，本课程还致⼒于透过⼯业数据分析研究课题引导学⽣系统性、全⾯地处理在制 造、能源、交通、物流与医疗保健⼯业领域实际⾯对的挑战，成为具备数据科学、⾃动 化控制、⼯业⼯程、⼈⼯智能和商业分析等领域专业知识的⼈才。


⼊学要求
考研英语 / 六级 430 分 / 托福⽹考 46 分 / 雅思 5.5 分均可申請！

• 硕⼠学位申请者⼀般应持有由本⼤学认可的⾼等教育机构授予的相关学⼠学位，或取 得同等资历、或提供令⼈满意的学术和专业成就证据。
• 如申请⼈所取得之学位（或在特殊情况下，由⾼等教育机构颁发的同等资历）并⾮以 英语为授课语⾔，则应取得⽹上托福考试最低 79 分；或雅思（学术） 6.5 分或以上； 或被认可考试的同等成绩；或同等资历。

本⼤学仅接受在考试中⼼进⾏的雅思和托福考试，其成绩必须在 2 年有效期内 （从提交⼊学申请⽇期起算），以作申请⼊学研究⽣课程⽤途。


学费及奖学⾦
学费︰港币 287,000 元
奖学⾦︰奖学⾦将授予成绩优异的申请 者，⼊读本课程的学⽣均具备资格成为 奖学⾦备选⼈，不需要额外申请。


课程结构 ( 五⻔必修课程 + 五⻔选修课程）

Required Courses (Five courses)
五门必修科目
1.Data Visualization 数据可视化
2.Programming with Generative Artificial Intelligence 生成式人工智能辅助编程
3.Smart Connectivity and Fusion 智慧互联与融合
4.Control Systems and Industrial Analytics控制系统与工业分析
5. Industrial Data Analytics Project
工业数据分析专题研究

Pre-entry Courses 预科科目
未曾修读过计算机科学或统计学科目，或对这些科目认识较少的申请者需于本课程开始之前完成相应预科科目:
1. Introduction to Computing计算概论
2. Statistics 统计学

Elective Courses选修科目Any FIVE courses from the provided list(任选五门)*
*选修科目开设与否取决于学生需求及学部教师的教学安排
1. Foundation of Artificial Intelligence人工智能概论
2. Practical Application of Deep Learning深度学习的实际应用
3. Big Data Analytics 大数据分析
4. Blockchain 区块链
5. Healthcare Analytics医疗保健分析
6.Statistics for Data Science数据科学统计学
7. Database Management数据库管理
8. Introduction to Large Language Models大型语言模型导论
9.Smart Logistics智慧物流
10. Operational Research 运筹学
11. Urban Data Science and Analytics城市数据科学与分析



申请所需提交材料
申请人需扫描以下文件并上传至在线申请系统，以供审核:

1.身份证明文件
身份证、护照或其他旅行证件

2.官方成绩单(本科及/或研究生学历)
已毕业课程:提供最终官方成绩单
未毕业课程:提供最新官方成绩单
非英文成绩单:须附官方英文翻译件，并包含英文版成绩等级说明

3.学位证书/毕业证书/在读证明
视情况提交

4.第三方学历验证文件(适用于已毕业课程)
中国内地高校学历:提交中国高等教育学生信息网(CHSI)出具的《中国高等教育学位在线验证报告》(中英文版本)
海外高校学历(适用于内地申请):提交教育部留学服务中心(CSCSE)出具的《国(境)外学历学位认证书》

5.英语能力证明
如雅思(IELTS)、托福(TOEFL)成绩报告(适用于学位课程教学语言非英语的申请人)

6.个人陈述
简单说明个人资历及对报读课程感感趣的原因

7.推荐人信息
两份独立的保密推荐表或推荐信应由两位推荐人填写，透过邮寄或电邮交回

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