2023/11/21 11:10

奖学金18万/年，香港科技大学（广州）数据科学与分析方向招收全奖博士生

关于香港科技大学（广州）

香港科技大学（广州）与香港科技大学在 “港科大一体，双校互补” 的框架下开展合作，地位平等，在学术规范、师资水平、课程质量等方面保持一致，实现资源共享、优势互补，共同助力国家与粤港澳大湾区发展。

作为 HKUST 2.0 的重要组成部分，香港科技大学（广州）采用全新的、融合学科的学术架构，以 “枢纽”（Hub）和 “学域”（Thrust）取代传统学科学术架构的 “学院” 和 “学系”，推动学科交叉融合，同时大力发展新兴学科和前沿学科，以应对世界和人类社会面临的日趋复杂的重大挑战。在香港科技大学（广州）就读的硕博士研究生将获得由香港科技大学颁发的硕博士学位证书。

关于数据科学与分析学域

数据科学与分析学域通过统一统计、机器学习、优化及其相关技术来推进数据科学和分析。并将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。

数据科学与分析博士课程所提供的严谨的研究训练将培养学生成为知识广博的研究者，日后在学术研究或工业界应用领域上均能灵活地使用逻辑、数学、算法与算力来验证与分析数据，从而提供良好的洞见来做出更睿智的决策。

融合学科重点领域

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）
特定行业的资料分析（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
图数据库和区块链
AI4Science 科学智能

师资队伍

数据科学与分析学域共有讲座教授 4 人、正教授 4 人、副教授 2 人、助理教授 8 人和兼任教授 10 人：

博士课程基本信息

授予学位：数据科学与分析哲学博士
授课模式：全日制及非全日制
学习年限：全日制 4 年，非全日制 6 年
每年学费：全日制 4 万元 / 年，非全日制 15 万元 / 年
每年奖学金：全日制 18 万元 / 年（无需额外申请）
住宿费：约 300 元 / 月 / 单人间

更多信息：https://prog-crs.hkust.edu.hk/pgprog/2023-24/mphil-phd-dsa

申请要求

1. 申请者需从香港科技大学（广州）认可的学校 / 机构获得学士学位或同等资格；并提供于本科阶段取得出色表现的证明，或提供至少一年的全日制或至少两年的非全日制研究生学习阶段成绩优秀的证明。

2. 满足英语语言要求，并达到以下熟练程度之一（英语母语者或其学士学位（或同等学历）是由教学语言为英语的机构授予的申请者，无需提交语言成绩）：

TOEFL – Internet-based Test (iBT)：80（单次分数）
TOEFL – Paper-based Test (pBT)：550
TOEFL – Revised Paper-delivered Test：60 (阅读、听力及写作总分)
IELTS (学术类)：总分 6.5（小分 5.5）

申请途径

官方申请系统：https://fytgs.hkust-gz.edu.cn/admissions/before-submitting-an-application
官方咨询邮箱：dsat@hkust-gz.edu.cn
官方微信号：港科广 | 数据科学与分析
学域官网：https://dsa.hkust-gz.edu.cn/

工程香港科技大学（广州）

相关数据

区块链技术

区块链是用分布式数据库识别、传播和记载信息的智能化对等网络, 也称为价值互联网。中本聪在2008年，于《比特币白皮书》中提出“区块链”概念，并在2009年创立了比特币社会网络，开发出第一个区块，即“创世区块”。

来源：维基百科

数据分析技术

数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。

来源：维基百科

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

人工智能技术

在学术研究领域，人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（intelligent agent）

来源：Russell, S., & Norvig, P. (2003). Artificial Intelligence: A Modern Approach.

数据科学技术

数据科学，又称资料科学，是一门利用数据学习知识的学科，其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术，包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

来源：维基百科

商业智能技术

商业智能（Business Intelligence，BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

来源：百度百科

数据库技术

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

来源：维基百科

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题；它可以提供用于分析编程语言的技术，也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑（Propositional Logic ）以及一阶逻辑（FOL）等谓词逻辑。

来源：机器之心

港科大机构

香港科技大学（The Hong Kong University of Science and Technology），位于中国香港，简称港科大（HKUST），为环太平洋大学联盟、全球大学校长论坛、东亚研究型大学协会、亚洲大学联盟、中国大学校长联谊会重要成员，并获AACSB和EQUIS双重认证，是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学。该校以科技和商业管理为主、人文及社会科学并重，尤以商科和工科见长。截至2019年9月，学校设有理学院、工学院、工商管理学院、人文社会科学学院等4个学院及跨学科课程事务处；校园占地超过900亩，有教员697人，各类学生16054人，其中本科生10148人，研究生5906人。

https://hkust.edu.hk/

数据可视化技术

数据可视化被许多学科视为现代视觉传达的等价物。为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形、图表、信息图和其他工具。数字数据可以使用点、线或条编码，以视觉传达定量消息。有效的可视化帮助用户对数据进行分析和推理。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可以根据特定的分析任务进行数据可视化，例如进行比较或理解因果关系，并且图形的设计原则(即，显示比较或显示因果关系)来进行可视化。表通常用于用户查找特定测量的地方，而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。