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学域介绍
港科大（广州）信息枢纽数据科学与分析学域博士课程，将通过数据处理与分析的 学习，将统计分析、逻辑推理与计算机智能技术融合起来，通过扩展数据科学和分析的 应用，以解决现实世界的问题，造福社会。
该课程所提供的严谨的科研训练，能让学生成为知识广博的科研工作者，在日后的 学术研究或者业界应用领域上均能灵活地使用逻辑、数学、算法与计算机技能来检验、 分析数据，从而提供良好的洞见，作出更睿智的决策。
交叉学科研究方向
数据驱动的人工智能和机器学习
统计学习和建模
工业和商业分析（运营数据分析，商业智能与策略等）
特定行业的数据分析（医疗，金融，保险，市场营销，制造业，交通等）
数据可视化和信息图表
AI 驱动的数据科学分析
高性能数据分析系统
培养目标
数据科学与分析博士课程旨在培养学生在发现并解决与实际应用紧密相关的理论 研究的问题的过程中，所需要具备的技能。设想并进行研究，来解决已经发现的问题； 针对问题，独立地提出数据科学与分析相关的解决方案。博士研究生必需展示出对学科 知识的娴熟掌握，并灵活地整合已有知识，创造新的知识，从而为本学科做出原创的、 具有实际意义的科学贡献。
培养模式
课程模式：全日制
授课语言：英语
学习周期：3 年 (有相关研究型硕士学位)，4 年 (无相关研究型硕士学位)
学分要求：21 学分（6 学分核心课程+15 学分学域选修课程）
授课形式：课程将会以混合模式授课，包括传统面对面教室教学；网上实时同步互 动教学；以及混合前两种方法的教学模式
必修课程
学习成果
完成博士学位课程后，毕业生将能够
识别科学与工程的相关性，影响度和行业洞见，掌握数据科学与分析的各 种新的模型，算法，工具，原理，框架，解决方案与技能；
表现出数据科学与分析角度的批判性思维与分析技能；
在数据科学与分析领域使用定性与定量研究方法；
将基础性研究技能转化为学术研究或业界数据科学实践的能力
具备独立思维能力，在汇报与出版科研成果时彰显高效的沟通技巧。
能够独立地进行原创研究，在数据科学与分析领域具有深厚的知识储备。
中国致力于推进粤港澳大湾区国际创新与技术枢纽的建设，而数据科学与分析博士 课程旨在培养学生成为学界、商界与业界的精英。除了可任职于学界外，毕业生也可以 成为数据科学与分析行业的数据分析师，或者供职于公立/私营部门的数据科学家。不 同行业的集团企业都纷纷正在寻觅数据科学与分析的人才。在可预见的未来里，该课程 所培养出的数据科学与分析领域的人才将变得炙手可热。
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