課程簡介
讓數據驅動
在數據驅動時代，複雜的數據分析和機器學習算法應運而生，用於分析、存儲、分發和共享大量數據，可應用於科學、社會科學、金融、公眾健康、醫學、工程和電信等多個學科。隨著社會對這方面的興趣和需求大增，本地和全球就業市場對數據分析師的需求龐大，然而，如何設計合適的數據驅動解決方案來分析和推理海量信息仍別具挑戰，因為需要深入了解計算和統計原理來解決問題、數據收集、數據建模和分析，和設計科學實驗設計。
計算數據科學課程設計旨在培養數學、技術和分析人才，提出解決方案，引導數據驅動的決策。學生將具備多項能力，包括：
(1) 應用高性能平行和分佈式計算調處海量數據;
(2) 從大型複雜的數據中，以數據驅動的統計步驟、方法和理論來進行探勘和預測，找出數據規律和模式，以及提出見解。
因此，本課程能讓學生在數據結構和演算法、平行和分佈式計算系統編程、統計建模和分析，以及大規模統計推斷等及技巧上打好扎實基礎。
課程著重數據科學的計算基礎，深入了解用於存儲、操作、視覺呈現、解釋和學習大型數據集的算法和數據結構，並提供四個專修應用範疇，供學生選擇：
- 計算數據科學
- 計算物理學
- 計算醫學
- 計算社會科學
排名
計算機科學領域全球排名第10（香港排名第1）
(2023年美國新聞與世界報道全球最佳大學排名)
統計學領域全亞洲排名第6（全球排名51-75）
(2022年世界大學學術學科排名)
就業前景
計算數據科學是發展迅速而且需求極大的跨學科領域。本課程旨在培育學生從海量數據中創建秩序並提取意義。畢業生將具備機器學習的知識及技能、數據庫管理能力，以及高性能計算技術的統計學背景，為未來職業崗位作好準備。畢業生可擔任商業智能分析師、數據挖掘工程師、數據建模師、數據科學家、工程師和開發人員、數據倉庫架構師，及研究分析師等。
課程旨在招收具備擅長英文和理科的傑出學生。卓越的學術基礎及解難思維，將對未來學習知識，以至運用計算數據應對各種全球問題的挑戰也極為重要。
如有興趣報讀課程，請查閱相關入學要求，並於截止日期前遞交申請，增加錄取機會。
