2025年1月15日16:00，港中大（深圳）数据科学学院将通过腾讯会议直播举办“硕士项目线上招生宣讲会”。数据科学学院助理院长茅剑锋教授将在线解答关于硕士项目等相关问题。

在这场线上直播宣讲会中，您将深入了解以下内容：

✅️硕士项目申请要求
✅️硕士项目特色亮点
✅️职业发展及就业服务
✅️往届校友就读经验分享
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直播详情

■ 时间

2025-01-15（星期三） 16:00-17:20

■ 会议链接

腾讯会议：880-752-477
点击下方链接进入会议，或添加至会议列表
https://meeting.tencent.com/dm/APFgDEZC0WKw

■ 流程安排

1. 2024届新生就读体验分享

▪️陈钰 数据科学理学硕士项目
本科来自中央民族大学 - 经济学（拔尖人才创新班）

▪️老兆杰 金融工程理学硕士项目
本科来自香港科技大学 - 会计＆信息系统

▪️常贺瑞 人工智能与机器人硕士项目
本科来自中国地质大学（武汉）- 物理学
 

 2. 数据科学学院硕士项目介绍
详细介绍港中大（深圳）数据科学学院硕士项目的申请要求、项目亮点、职业发展与就业服务等重要信息。
 

3. “教授面对面”直播答疑
数据科学学院助理院长茅剑锋教授将在线实时答疑。
 

■ 主讲人介绍

茅剑锋
副教授
助理院长
美国波士顿大学博士
《离散事件动态系统：理论与应用》期刊副编辑
曾获2020 Integrated Communications、Navigation and Surveillance Conference和2017 IEEE自动化科学与工程最佳论文奖

简介：茅剑锋教授，现任香港中文大学（深圳）数据科学学院副教授和助理院长，数据科学硕士项目联合主任，同时担任Discrete Event Dynamic Systems: Theory and Applications的期刊副编辑。毕业于清华大学自动化系获工学学士、工学硕士学位，后于美国波士顿大学获系统工程专业博士学位，曾任新加坡南洋理工大学机械与宇航工程学院助理教授。他长期从事系统工程领域研究工作，专注于离散事件系统的模型和优化理论方法研究，应用于交通系统、物流网络、智能电网和制造系统等，研究成果发表于相关领域的重要期刊，如IEEE Transactions on  Automatic Control、IEEE Transactions on  Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、IEEE Transactions on Control of Network Systems、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、IEEE Transactions on Mobile Computing、IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Smart Grid、European Journal of Operational Research、Transportation Research Part C: Emerging Technologies和Automatica等。研究项目已获中国国家自然科学基金、新加坡民航局、新加坡教育部、深圳市科创委的支持。多次在高水平国际会议上获得最佳会议论文奖，如2020 Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference、2017 IEEE Conference on Automation Science and Engineering、2012 Industrial and Systems Engineering Research Conference。获评2021年广东省南粤优秀教师、2020年深圳市优秀教师、2019年香港中文大学（深圳）校长模范教学奖。
 

项目介绍

■ 学院介绍

世界一流的师资团队
比肩全球顶尖高校

斐然的科研成绩

■ 项目亮点

国际化师资团队
拥有全球顶尖的教授和研究人员，为学生带来前沿的学术知识和实践经验。

前沿的课程设置
精心设计的课程涵盖理论与实操，确保学生具备扎实的专业技能。

全方位的职业发展服务
提供高质量的职业规划指导和丰富的职业发展资源。强大的就业团队和广泛的校友网络，助力学生实现职业目标。

高达全额的入学奖学金
奖学金类型丰富，支持学生学术发展。

绝美校园&特色书院文化
打破学院与专业的界限，将不同学科和文化背景的同学汇聚在一起，促进师生密切交流，朋辈共同成长。

■ 各硕士项目介绍

数据科学理学硕士项目

数据科学理学硕士项目由香港中文大学（深圳）数据科学学院和经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。项目旨在使学生掌握大数据及商业分析方面的基础理论知识和专业技能，接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法，并能在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中充分利用所学知识解决与大数据采集、管理及分析相关的问题。学生可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换，亦或修读更多课程。两所学院及硏究院的优秀师资将共同担任项目授课教师。

金融工程理学硕士项目

香港中文大学（深圳）金融工程硕士项目创立于2015年，是数据科学学院与香港中文大学工程学院合办的全日制授课型学位课程项目。该项目旨在通过深入而坚实的金融工程理论和实践的训练，帮助立志投身于证券、银行、基金、金融风险管理、策略咨询、量化投资等行业的学生掌握相关金融知识，定量分析方法以及程序设计技术，使之具备应对迅速发展的中国以及国际金融市场所带来的挑战的能力。近年来，项目在传统金融工程课程基础上，又开设了机器学习、数据科学、量化投资、区块链应用等新课程，以增强毕业生综合竞争力。

除“中国金融市场概论”外，项目为全英文授课。学制两年，包括秋季、春季以及夏季（短）三个学期。学生要求通过5门必修课和至少5门选修课的学习达到毕业要求（至少 30 学分）。项目不断推进与企业合作，同时鼓励学生积极参与实习和科研，使其在校期间就有机会发挥所学，服务企业与社会。在国际化方面，项目已经与Bocconi University 金融硕士项目建立了学生交换机制，同时我们亦与Questrom Business School of Boston University 的数理金融与金融科技硕士项目一起推出合作学位课程。

人工智能与机器人理学硕士项目

人工智能与机器人理学硕士项目是由香港中文大学（深圳）数据科学学院和理工学院共同开设，依托于港中大（深圳）数据科学学院、理工学院及深圳市人工智能与机器人研究院的优秀师资和科研力量，旨在培养人工智能与机器人领域的尖端人才。项目提供两个细分方向供学生选择：人工智能和机器人。学生将掌握计算机科学、人工智能和机器人领域的基本理论，并在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、自动化、智能系统和人机交互等领域深入学习。毕业前，学生将有机会参与到实际研究课题项目中，包括与海外知名大学、国内知名企业合作，提高实践技能和解决问题的能力，为未来深造或就业做好充足准备。毕业后，学生将成为人工智能和机器人领域的专业人才，为粤港澳大湾区和整个国家信息技术快速发展助力。

生物信息学理学硕士项目 

生物信息学硕士专业是一项跨领域的学科，由香港中文大学（深圳）医学院和数据科学学院共同开设，涵括生命科学、计算科学与数据科学、物理、化学、统计等基础学科知识。近年来，生物信息学已成为现代生物医学研究不可或缺的关键支点，从生物大数据中挖掘新颖的生物标志物与分子调控机制，进而研制出疾病诊断与治疗的方案，在生物技术及生物制药行业中的权重日益增长。在国家与企业的大力支持下，粤港澳大湾区的生物医药产业正快速增长，其中新药开发、检测试剂研发、医学临床应用更是知识密集产业。本项目将进一步借助香港中文大学（深圳）医学学科群、生命科学、数据科学等方面发展优势，培养市场紧缺的且具有生命科学与新药开发专业知识的跨学科人才。

计算机科学硕士项目（待审批）

香港中文大学（深圳）计算机科学硕士项目（MSc in Computer Science）是一个为期两年的全日制硕士课程，旨在培养具备扎实计算机科学和信息技术基础，以及实践应用能力的高水平专业人才。

本专业涵盖计算机科学的核心知识与方法，专注于基础知识与实践技能的培养。毕业生将全面掌握计算机科学和信息技术的基本理论、工具与方法，涉及计算机基础、网络与系统、人工智能、数据与软件工程、多媒体等多个方向。此外，项目还致力于提升学生的实践技能和问题解决能力，使他们能够从容应对大湾区乃至全国范围内快速发展的新环境。

课程设计强调理论与实践相结合，学生不但能够接触到计算机科学各种前沿技术，并且能深入了解其基础理论和应用方法。同时，项目提供多样的研究和实习机会，帮助学生在快速发展的科技行业中脱颖而出。

本项目预计将于2025年通过审批并开启招生。

统计学硕士项目（待审批）

香港中文大学（深圳）统计学硕士项目（MSc in Statistics）是一个为期两年的全日制硕士课程，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。毕业生将全面掌握统计学的基本理论、工具与方法，涉及数据分析、回归模型、数据挖掘等。

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，深入了解其基础理论和应用方法。通过本专业课程的学习，学生将全面理解基于模型的统计分析工具和方法，统计学、统计学习和数据挖掘的基础知识、关键方法论、工具和模型，不仅能获得扎实的理论知识，还能在实践中提升解决问题的能力。

同时，项目提供丰富的项目实践和实习机会，帮助学生在互联网、金融、咨询及制药等行业中脱颖而出。未来，具备统计分析技能与商业敏锐度的毕业生将在快速发展的数据分析市场中占据重要位置。

本项目预计2025年春季审批结束，首届学生将于2025年9月入学。

■ 各项目联系方式