数据科学博士项目-课程安排
一、课程安排与学分要求
本项目的课程适用于有计算机、数学、统计、运筹学背景的学生。攻读博士学位的学生，需至少修满授课课程27学分（其中至少应有9学分来自A组课程），累计平均绩点需要达到3.0分或以上。
| A组课程 | B组课程 |
| 随机过程、优化理论与算法、基于测度理论的概率论、高级统计理论、算法分析、机器学习 | 动态规划与随即控制、模拟学、强化学习、高级机器学习、高级数据管理、高级凸优化、离散优化、随即优化、人工智能安全与隐私、数据决策和分析专题Ⅰ-Ⅳ、机器学习中的优化模型和方法、博弈论及其应用、嵌入式系统、高等数据库系统、虚拟化技术、云计算、图计算、图形处理器编程、文本表征学习、数据及决策分析的计算方法及工具、概率图形模型、高等应用统计及资料分析、统计学专题Ⅰ-Ⅳ |
学生如修读过类似或同等的研究生课程，并取得“B”级或以上成绩，将有可能获得课程豁免（最多9个学分）。学院研究生事务委员会将决定是否推荐豁免课程，以及将豁免课程计入A组或B组。课程豁免结果以研究生院的最终审批为准。详细信息请查看研究生院官网学分豁免规则：https://gs.cuhk.edu.cn/en/page/52
二、教育模式与学习期限
数据科学博士专业的教育模式是全日制脱产方式。根据学生是否具有研究型硕士学位，相应的学习期限可概括如下：
| 学位 | 模式 | 最晚通过候选资格考试时间 | 学习期限 |
| 博士 （有研究型硕士学位） |
全日制 | 24个月 | 48-72个月 |
| 博士 （无研究型硕士学位） |
全日制 | 36个月 | 60-84个月 |
