随着组织越来越依赖数据科学，了解如何分析、验证和解释数据可以显着提高您的就业能力。

如果你是与计算机科学无关的学科的毕业生，这个硕士课程将补充你的第一个学位，并为你满足对数据科学和人工智能技术专业人士的高需求做好准备。

数据科学的根源植根于数学，我们将首先向您介绍线性代数、微积分、概率论和统计学。这将使你为使用数据挖掘算法和使用真实世界的数据进行试验做好准备。

您将收到有关如何设计和创建软件的概述，包括对编程的深入介绍，并探索 AI 中的关键主题。我们还将提供全面的基础，指导如何计划和进行研究，为你的论文做准备。

通过一系列选修模块，可以进一步专业化和提高你在大数据、网络编程、仿生算法和现代信息系统方面的知识。

这门课程是为谁准备的？

如果你的第一个学位是与计算机科学无关的学科，并且你正在寻找数据科学和人工智能方面的职业机会，那么这个硕士课程是合适的

学习内容

• 如何使用现代编程语言设计和创建软件
• 线性代数、微积分、概率论和统计学中的基本数学概念和技术
• 人工智能的关键主题，包括机器学习、深度学习、自然语言处理 （NLP） 和计算机视觉
• 如何开发 Web 应用程序
• 人工智能在沟通中的作用
• 使用真实世界数据集的数据挖掘技术和挑战
• 可视化方法在数据挖掘中的应用
• 计算机科学研究技能
• 用于优化和机器学习的仿生算法
• 现代社会如何收集和使用大数据
• 结构化查询语言 SQL 在信息系统中的作用。

必修模块

计算机科学研究方法（COMP516）

编程基础 （COMP517）

人工智能与数据科学的数学与统计学 （COMP533）

可选模块

数据库和信息系统 （COMP518）

大数据与社会B：基础、政治和政策（COMM752）

列出的课程详情和模块仅供说明，可能会发生变化。