香港城市大學應用統計碩士（香港碩士申請141）

2023-06-17 20:40:08

香港城市大學應用統計碩士?香港城市大學——商學院，我來為大家講解一下關於香港城市大學應用統計碩士?跟著小編一起來看一看吧!

香港城市大學應用統計碩士

香港城市大學——商學院

商業和數據分析碩士

商業與數據分析理學碩士（MSCBDA）課程旨在通過積極學習應用統計、大數據管理、數據挖掘和社交媒體分析等廣泛知識領域的理論、方法和支持技術，培養學生具備商業數據分析的專業知識。

MScBDA（QAB）課程為許多香港高等院校的畢業生提供了一個機會，以提高他們的商業數據分析技能，並成為其組織中更有效的決策者。學院的許多畢業生在商業和工業部門擔任管理職位。該課程的潛在學生是以下專業的畢業生。

會計學、經濟學和金融學。

商業、管理、營銷和行政。

計算機科學、信息系統和數學。

工程學。

其職業道路導致他們在商業數據分析方面有重要作用的方向。

入學要求

任何學科的學士學位持有者，其課程涵蓋適當的數學知識。

非英語國家院校的畢業生應滿足以下最低英語水平要求。

託福成績達到550分（紙質考試）或59分（修訂後的紙質考試）或79分（網絡考試）；或

雅思總分達到6.5分；或

大學英語測試的6級成績（最低分450分或以上）。

課程結構

核心課程

IS5413資料庫管理系統

本課程旨在介紹資料庫系統的基本概念。 它包括用於物理設計和實現的資料庫模型和語言，以及用於資料庫應用的概念和邏輯設計的設計方法。

IS6335 數據可視化

"一圖勝千言"。 人類有感知圖像信息的能力，並能利用直覺發現模式。 在一個數據驅動的商業環境中，用巧妙的可視化來傳達硬信息的能力是必不可少的，也是有價值的。

本課程的目標是學習如何在商業環境下使用可視化工具進行數據解釋。學院將通過不同應用領域的有趣的可視化例子，探索如何組織並從大量的數據中獲得意義。學生將學習數據可視化方法的概念、方法和應用。學生還將學習可視化工具，從基於GUI的Tableau軟體到R和python中更高級的可編程的可視化軟體包。他們將被指導創建引人入勝和互動的可視化，以及體驗虛擬實境應用。學生將應用這些概念和技能來設計一個最終項目。

該課程沒有編程背景的先決條件，但之前的編碼語言經驗會有幫助。

MS5217 統計數據分析

本課程包括數據分析中的基本統計概念和必要的計算工具。目標是學習如何根據現實世界的問題進行描述性、分析性和預測性數據分析。本課程也是市場營銷、金融、經濟學和更高級的數據科學課程的選修課的定量基礎。

MS6711數據挖掘

本課程向學生介紹了一系列與商業應用相關的流行和實用的數據挖掘和機器學習算法。學生需要使用python程式語言進行數據分析。成功完成本課程後，學生將獲得該領域的核心基礎知識，並為數據分析領域的各種職業做好充分準備

選修課程

MScBDA課程的選修課是作為以下兩個研究方向之一提供的。

信息分析管理（IAM）流

商業定量分析（QAB）流

信息分析管理（IAM）流

課程簡介

商業與數據分析碩士（信息分析管理流IAM）課程旨在通過積極學習大數據管理、數據可視化、數據挖掘、應用統計、社交媒體分析和分析管理等廣泛知識領域的理論、方法和支持技術，培養學生具備商業數據分析的專業知識。

MScBDA課程與MScBDA信息分析管理（IAM）流有關，該課程在2020/2021年前取代了信息系統系提供的MScISM課程。

BDA碩士課程（IAM流）的潛在申請人是以下專業的畢業生。

會計學、經濟學和金融學。

商業、管理、營銷和行政。

計算機科學和數學。

工程學。

教育學

通信和創意媒體

並且其職業發展方向是商業數據分析或分析管理具有重要作用。

課程亮點

幫助任何學科的學士學位持有人進入商業數據分析行業

5個學生獎學金（每個10,000港元）

學生可參加由北美、歐洲或亞洲合作大學提供的免費交流課程（一個學期--第二學年的A學期）。

除了基於課程作業的選修課，ISM流的學生可以參加3、6或9學分的商業數據分析實踐項目。

課程結構（從2022/23屆起）

核心課程（5門課程-15學分）

IS5413資料庫管理系統（3學分，B階段）

IS6941大數據和社會媒體分析（3個學分，學期B)

IS6335數據可視化(3個學分，學期A)

MS5217 統計數據分析 (3個學分，學期A)

MS6711數據挖掘 (3個學分，學期B)

選修課程(15學分)

信息分析管理IAM流（至少12個學分，來自以下列表）

IS5740管理支持和商業智能系統（3學分，學期A）

IS6400 商業數據分析 (3個學分，學期B)

IS6200區塊鏈技術和商業應用（3學分，學期B）

IS6321商業智能應用（3個學分，學期A）

IS5940創新和技術創業（3個學分，學期B)

IS5540 項目管理和質量保證（3個學分，學期A）

IS5312 Python分析性編程（3個學分，A學期）

IS6921 知識管理 (3個學分，學期B)

IS6912信息系統項目（6個學分，學期A和B)

剩下的3個學分可以從CB內部任何部門提供的任何研究生選修課程中選擇。IS系的一些選修課如下。

IS6914信息分析管理項目（3學分，學期A或B）

IS5238 商業實踐實習（3個學分，A學期或B學期或暑期）。

IS5311 商業應用JAVA編程 (3個學分，B學期)

商業定量分析（QAB）流

商業與數據分析碩士課程旨在通過積極學習統計和分析方法、現實世界的商業案例和編程技術，培養學生具備商業數據分析的專業知識。該項目課程包括廣泛的知識領域，如應用統計、大數據管理、數據挖掘、社交媒體分析、經濟和金融預測。

MScBDA項目有三個分流。通常情況下，學生將被錄取到商業定量分析（QAB）或信息系統管理（ISM）流。在特殊情況下，學生可能會被考慮錄取到普通（G）流。有關MScBDA（ISM）項目的信息，請點擊這裡。對於對QAB蒸汽感興趣的申請人，請通過申請系統直接申請QAB流。只有那些將QAB作為第一選擇的申請人才會被考慮錄取到QAB流。學院不允許其他專業的申請人或未來被錄取的學生轉入QAB專業。

QAB課程（商業定量分析），以前被稱為MScQAB或MAQAB，有近30年的歷史。目前的MScBDA（QAB）項目的開發是為了提供現代量化技能，以促進金融業、技術公司和公共部門等廣泛領域的商業問題識別、分析框架制定和統計分析。學院的許多畢業生已經在香港的商業和工業部門擔任管理職位。最近的畢業生安置包括中國大陸的許多頂級公司，包括騰訊、字節跳動、尼爾森、盈科、德勤、平安資產管理等。

BDA（QAB）碩士項目提供全面的定量方法，包括應用回歸分析、數據挖掘、市場營銷中的預測模型、經濟預測和金融計量學等課程。該項目受益於通過統計程序的培訓，如SAS、R和Python，並提供數據分析的實踐經驗。學院所有的課程都是獨立的，不需要學生以前的編程經驗。學院通過實踐編程練習，用相關的數據分析向學生傳授真實世界的商業案例。

該項目潛在的學生是大學畢業生。

商業專業（會計、市場營銷、管理等）。

社會科學專業

工程專業

理科專業

項目歡迎那些想從事統計數據分析有重要作用的職業道路的學生。學院對目標學生有非常低的數學要求。然而，潛在的學生應該至少學習過一門微積分或線性代數的本科課程。學院歡迎沒有任何統計和編程背景的申請人。

課程結構

要從該課程畢業，學生必須參加並通過10門一學期的課程，其中5門是核心（或必修）課程。每門課程都有一定數量的學分（CU）。通常情況下，一個學期的課程相當於3個CU，包括13個三小時的課程。評估是基於作業、項目、考試、演講和課堂參與。

該課程可提供全日制（1年）、非全日制（2年）或綜合模式。如果全日制學生希望在第二年的10月而不是7月畢業是有可能的。夏季之後畢業的學生需要安排夏季課程（第10門課程）。

2021-22年MScBDA（QAB）學生手冊

對於2022-2023年及以後入學的學生

1. 課程核心課程（12個學分）

課程代碼 課程名稱 級別 學分 單位

IS5413資料庫管理系統 P5 3

IS6335 數據可視化 P6 3

MS5217 統計數據分析 P5 3

MS6711 數據挖掘 P6 3

2. 流動核心和選修課程（18個學分）

學生必須完成以下核心課程。

流動核心課程（3個學分）

課程代碼 課程名稱 級別 學分 單位

MS5218 應用線性統計模型 P5 3

和15個學分的選修課程，其中至少有12個學分是從以下流選修課程列表中選擇的。剩下的課程可以從商學院任何部門提供的研究生選修課程中選擇。

分流選修課程（15學分）

課程代碼 課程名稱 等級 學分 單位

MS5216 決策分析 P5 3

MS5223 項目管理 P5 3

MS5313管理決策模型 P5 3

MS5318 使用Excel和R的預測分析 P5 3

MS6211 風險管理的統計模型 P6 3

MS6219 商業的預測模型和預測 P6 3

MS6221 市場營銷中的預測模型 P6 3

MS6601 經濟學和金融學中的統計建模 P6 3

MS6712 商業定量分析中的當代主題 P6 3

信息分析管理（IAM）課程由信息系統系提供，而商業定量分析（QAB）課程由管理科學系提供。申請人必須在網上申請表格中明確指出他們選擇的具體流。如需了解更多詳情，請瀏覽上述兩個網站，以獲得各自的分流（選修課）信息，以及進一步諮詢的聯繫方式。

此文章摘自學校官網MSc in Business and Data Analytics | City University of Hong Kong