全球熱捧數據科學家

最性感的工作

有否想過甚麼是最性感的工作？《哈佛商業評論》稱呼「數據科學家」為「21世紀最性感的工作」。隨着進入大數據時代，別說是科技公司，就算傳統企業，亦需要運用數據科學的專業知識，從海量的大數據中，解構具商業價值的數據，制訂策略性決定，促進業務發展。全球對數據科學家及相關職位需求繼續高企，去年有調查發現，美國相關人才每年均薪12.3萬美金，這份工作怎不成為焦點呢？

香港大學理學院統計及精算學系聯同工程學院計算機科學系，推出全新的修課式碩士課程「數據科學碩士」，培育學生處理及分析大數據的專業知識和技能。課程設有全日制及兼讀制，修讀年期分別為1.5年及2.5年，學生亦可選擇提早半年畢業，即全日制同學最快可1年畢業，而兼讀制最快可2年完成。適合本科主修科學、社會科學、工程學、醫學科學、資訊系統學、計算機及數據分析學的人士申請。

跨科學習形式

課程合共72個學分，包括必修科目（36個學分）、選修科目（24個學分）及數據科學專題研習（12個學分），科目涵蓋「集群與雲計算」、「計算智能與機器學習」、「數據科學的統計推論」、「數據挖掘技術」、「金融數據分析」、「空間數據分析」、「大數據分析」等。以跨學科模式教學，統計學及計算機科學的理論與方法並重，讓學生掌握計算機科學、運籌學、統計學建模，以及模擬決策及解難的技巧。

不少網上交易平台會利用數據科學分析客戶的消費喜好及購物模式。	香港電車收集乘客搭乘電車習慣，透過大數據分析，更靈活地調動班次。	金融是經濟產業之一，課程亦設科目「金融數據分析」，教授分析金融數據的統計方法。

不得不提其中一個新科目「深度學習」。機器學習是計算機科學中迅速發展的領域，而深度學習是機器從大規模且複雜的數據庫中學習的尖端技術。這科目首先介紹基本機器學習技術，然後將重點放在人工神經網絡，以及如何透過深度學習相關的技術，將之訓練和優化，以解決各類具挑戰的問題。涵蓋主題包括神經網絡、深度強化學習、無監督的主題學習、常用相關軟件介紹等。

發展不限行業

數據科學應用廣泛，現實中有不少應用相關知識的機會，網上交易平台及香港電車是其中兩個最佳例子。前者利用數據科學相關知識，分析顧客瀏覽網頁的習慣、購物模式等，之後根據其偏好推薦相關貨品，以增加他們的購買意欲。而香港電車則利用無線射頻識別技術（RFID），收集乘客搭乘電車習慣，再透過大數據分析，靈活地調動班次，更準確配合乘客流量。

香港大學統計及精算學系數據科學碩士課程總監李偉強講座教授表示：「應用範圍不限於商業或任何一個行業，畢業生可應對不同行業的需要及挑戰，在公私營機構同樣具相當競爭力。」

有行內人亦指出，除專業知識外，從事數據科學的人士還應善用好奇心。當面對某些數據變化時，勇於大膽假設，進行仔細驗證，推出具策略性的決定，發掘更多商機。課程首輪報名截止日期為1月31日，有志成為大數據專才的話，要把握進修良機！

課程資料

課程名稱：數據科學碩士

舉辦機構：香港大學

入學要求：認可榮譽學士學位或同等學歷，曾修讀具大學或大專同等程度的「微積分與代數」、「基礎統計學」及「電腦編程」的課程，或相關範疇的課程，以及符合大學其他入學要求。

開課日期：9月

截止報名：1月31日（首輪報名）、4月3日（次輪報名）

全期學費：$202,000

查詢網址：www.saasweb.hku.hk/programme/mdasc.php

撰文：黎雅麗　

部分相片：由受訪機構提供