项目介绍

香港中文大学（深圳）统计学理学硕士项目旨在培养具备扎实统计学基础及实践应用能力的高水平专业人才。本专业涵盖统计学的核心知识与方法，专注于理论基础与实践技能的培养，特别是在人工智能与大数据分析领域的深度融合。

课程设计强调理论与实践相结合，学生将接触到贝叶斯统计、高级回归分析、时间序列分析等课程。通过本专业的学习，学生将全面掌握基于模型的统计分析工具和方法，这些方法广泛应用于多个行业，例如互联网行业中的统计学习与智能推荐系统、金融行业中的金融数据分析与智能风控、咨询行业中的运营管理/营销管理与智能决策支持，以及制药行业中的临床试验设计与智能数据分析。

毕业生将兼具统计分析技能、人工智能应用能力和商业洞察力，能够应对中国及海外数据分析市场动态变化和快速增长所带来的新挑战，成为各行业高度需求的人才，推动人工智能与统计学的交叉创新，为数据驱动的智能决策提供强有力的支持。

项目亮点

01

模型驱动·智能决策

实践赋能：核心课程涵盖贝叶斯统计与计算统计、时间序列分析、高等回归方法、因果推断等，结合Capstone项目*与行业实习，培养学生基于模型的可解释性数据分析能力，为金融、医疗及智能决策提供科学支持。

*Capstone项目是一种综合性实践课程，通常与行业企业合作，旨在通过真实项目帮助学生将所学知识应用于实际问题，提升解决复杂问题的能力。

02

两年深耕·多维发展

学制优势：两年全日制学制，36专业学分课程体系涵盖理论纵深（测量理论概率）、应用广度（机器学习/金融分析）、交叉创新（统计与AI/生物医药融合），为学生提供全面而灵活的学习路径。

03

湾区机遇·全球视野

资源赋能：依托腾讯、华为等大湾区领军企业的校企合作，项目培养毕业生以模型的可解释性优势填补数据科学决策盲区，胜任金融分析师、医疗统计师等高需岗位，推动行业智能化转型。

项目设置

专业课程采用全英文教学，学制24个月。学生需在学习周期中完成2门必修课程和10门选修课程，每门课程有3学分。修满36专业学分并符合其他毕业条件的学生会被授予香港中文大学学位证书。

* 注：课程安排以最终开课为准。所有中国籍学生必须修读2门国情教育课程。

学费与学制

申请指南

网申地址

https://pgapply.cuhk.edu.cn/ 

报名费

申请费为人民币600元（一经缴费，不设退费）

申请时间

*符合要求之申请者请尽早申请，名额招满将提前截止。

申请要求

授课型研究生课程申请资格：

（符合以下要求之一）

• 毕业于教育部认可的大学，获得学士学位，荣誉等级不低于二等；
• 毕业于教育部认可的大学，获得学士学位，成绩不低于“B” 
• 等同大学本科的资历

英语要求：

（符合以下要求之一）

• 在香港地区的大学取得学位^a 或修读并完成以英语为教学语言的学位课程；

• 在下列任一英语语言考试中取得如下要求的成绩^b : 

  - 托福：550（笔试）/ 79（机考/在家考）

  - 雅思（学术）：6.5（考试中心/Online）

  - GMAT: Band 21（Verbal）^c

  - GMAT Focus Edition: Band 78（Verbal）
   

• 在下列任何一门考试中取得英语及格成绩: 

  - Hong Kong Advanced Level Examination (AS Level); 

  - Hong Kong Higher Level Examination; 

  - CUHK Matriculation Examination; 

  - General Certificate of Education Examination (GCE) Advanced Level (A-Level) /Advanced Subsidiary Level (AS-Level); 

• 在香港中学文凭考试Hong Kong Diploma of Secondary Education (HKDSE) Examination英语学科取得第四级或以上成绩。

备注: 

a. 基于默认香港地区的学位课程均以英语授课。请注意香港中文大学（深圳）研究生院仍可要求申请人提供其他相关证明文件，以证明其英语水平符合要求。 

b. 托福和雅思成绩自考试之日起两年有效。GMAT成绩自考试之日起5年内有效。 

c. GMAT: Band 21(Verbal)这一最低入学要求将保留至其分数有效期结束。

申请材料

1. 学历证明

   本科学位证、毕业证（含学信网验证报告）或在读证明。

2. 成绩单原件

   需教务处或学院盖章，其中需列明全部曾修读的科目及考试成绩。如成绩单未注明均分或成绩等级，则需提供均分证明和成绩等级证明。

3. 英语能力考试成绩单原件

   雅思、托福或GMAT

4. 个人简历（英文）和个人陈述（英文，600字左右）
5. 身份证正反面扫描件
6. 两封推荐信（落款需含推荐人签字）

7. 其他支持性文件

   如有需要，或会要求申请人提交补充资料或证明文件。

*最终解释权归数据科学学院所有

项目师资

排名按教授姓名首字母排序

官永涛
校长讲座教授
德克萨斯农工大学统计学博士 
研究领域：时空数据分析及其在金融 、社交网络、 流行病学等领域中的应用

黄建华
校长讲座教授
加州大学伯克利分校博士 
研究领域：统计学与其它学科的交叉、数字孪生与不确定性量化、数据空间技术与应用、人工智能与教育、校企合作

JASRA, Ajay
校长讲座教授
帝国理工学院统计学博士 
研究领域：贝叶斯统计、蒙特卡洛计算、马尔可夫链、数据科学中的随机算法分析

姜铁锋
校长讲座教授
斯坦福大学博士
 研究领域：随机矩阵、概率、高维统计、量子计算

刘瑾
副教授
爱荷华大学博士 
研究领域：科学智能、机器学习、单细胞/空间组学、统计遗传

施家晟
助理教授
香港中文大学博士
研究领域：传染病学模型、医疗电子病历、分布式统计理论、Meta分析、高维统计推断、自正则极限理论、概率与统计模型中的极限理论

吴建福
校长学勤讲座教授
加州大学伯克利分校博士
研究领域：未确定性量化，数字孪生，计算机实验及线上实验（设计，建模，优化）

姚建峰
校长讲座教授
巴黎萨克雷大学博士（原巴黎第十一大学）
研究领域：随机矩阵理论和高维统计、高维计量经济学模型、马尔可夫链和马尔可夫过程、时间序列分析、网络数据分析、数字图像分析

于天维
教授
加利福尼亚大学洛杉矶分校博士 
研究领域：生物信息学、统计学、机器学习

曾家炜
副教授（教学）
斯坦福大学博士
研究领域：计算数学、金融工程与数据分析、机器学习与时间序列分析

张云翼
助理教授
加利福尼亚大学圣迭戈分校博士 
研究领域：时间序列分析、重抽样方法、高维数据分析及无参数统计

备注：以上仅列出统计学领域部分师资，更多师资信息请查看官网 https://sds.cuhk.edu.cn/teacher-search

学院介绍

数据科学学院是香港中文大学（深圳）人工智能研究与教学的核心基地，全面覆盖计算机科学、统计学、大数据科学等人工智能基础教育领域。学院拥有一支国际化、顶尖化的师资团队，包括80余位来自世界各地的全职教授，其中超过35%的教授是院士、会士或全球顶尖科学家。他们在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能前沿领域拥有卓越的学术成就，并在国际学术界和工业界产生了深远影响。

数据科学学院的硕士及博士项目紧密结合人工智能技术发展的最新趋势，涵盖多个前沿领域，包括数据科学、金融工程、人工智能与机器人、计算机科学和统计学。学院坚持以全球视野和实践需求为导向，通过系统化的课程设计，培养学生扎实的学术基础与灵活的跨学科应用能力，使其能够在快速变化的科技行业中脱颖而出。

联系我们

咨询电话：0755-23519623

咨询邮箱：mscstat@cuhk.edu.cn

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