數據分析與信息學

二○二六至二七年度入學學生適用

副修課程要求
學生須至少修畢以下科目共18學分，其中至少6學分為3000或以上程度之科目：
			學分
1.	必修科目[a]：		6
(a)	i)	ENGG2760/ESTR2018[b], ENGG2780/ESTR2020[b]
	或
	ii)	IERG2470/ESTR2308[b]
(b)	SEEM2460/ESTR2540[b]
2.	選修科目：		12
	從下列科目選修至少三個學科的科目共12學分：
	AIST4030, 4050, BMEG3102, 3103, BMEG3105/ESTR3605[b], BMEG3130, CSCI3170, 3220, 3320, CSCI4180/ESTR4106[b], CSCI4190, DSPS3190, 3202, 3790, 3791, EESC4510, FTEC4002, IERG3280/ESTR3302[b], IERG3320/ESTR3306[b], IERG4080/ESTR4312[b], IERG4160, 4230, IERG4300/ESTR4300[b], IERG4320/ESTR4324[b], IERG4330/ESTR4316[b], MAEG4010/ESTR4408[b], MATH3320, SEEM3680/ESTR3512[b], SEEM4630, SEEM4720/ESTR4506[b], SEEM4730/ESTR4508[b], SEEM4760/ESTR4512[b], STAT3008, 3009, 3010, 3210, 4001, 4006, 4010, 4012
	共：		18
註：
1.	本副修課程不適用於人工智能：系統與科技、計算機科學、信息工程學、數學與信息工程學、系統工程與工程管理學的主修生。
2.	學生分別用作符合其主修課程及其他副修課程之要求的科目，不多於9學分亦可用作符合本副修課程的科目要求。
[a]	非工程學院學生如欲以其他科目代替必修科目，須得到副修課程主任批准。
[b]	ESTR科目建基於一般工程學科目，附以額外科目內容及具挑戰性的考核。此等科目只適用於創新科技工程領袖培訓專修範圍的學生，學生可選修上述ESTR科目及／或其相對應科目以符合副修課程的要求。

科目總表
科目編號	科目名稱	學分
AIST4030	結構化數據與圖神經網絡	3
AIST4050	具身智能算法與應用	3
BMEG3102	生物信息學	3
BMEG3103	醫療大數據分析	3
BMEG3105	精準醫療和個人化基因組學之數據分析	3
BMEG3130	遙距醫療與流動保健	3
CSCI3170	數據庫系統導論	3
CSCI3220	生物信息學中的算法	3
CSCI3320	機器學習之基礎課程	3
CSCI4180	雲端計算及存儲導論	3
CSCI4190	社交網絡導論	3
DSPS3190	公共政策的大數據分析	3
DSPS3202	公共政策機器學習	3
DSPS3790	公共政策的社會網絡分析	3
DSPS3791	公共政策的自然語言處理	3
EESC4510	地球與環境科學的統計方法與數據分析	3
ENGG2760	概率及其工程應用	2
ENGG2780	統計及其工程應用	2
ESTR2018	概率及其工程應用	2
ESTR2020	統計及其工程應用	2
ESTR2308	概率模型及應用	3
ESTR2540	數據科學化基礎	3
ESTR3302	網絡：技術，經濟，和社會互動	3
ESTR3306	社交媒體與人際信息互動	3
ESTR3512	實用科技諮詢及分析	3
ESTR3605	精準醫療和個人化基因組學之數據分析	3
ESTR4106	雲端計算及存儲導論	3
ESTR4300	網絡規模資訊分析	3
ESTR4312	搭建可擴展的互聯網服務	3
ESTR4316	大數據系統編程	3
ESTR4324	數據科學實踐	3
ESTR4408	計算機集成製造	3
ESTR4506	計算金融學	3
ESTR4508	金融工程和金融科技中的數據分析模型和方法	3
ESTR4512	決策分析中的隨機模型	3
FTEC4002	定量行為分析	3
IERG2470	概率模型及應用	3
IERG3280	網絡：技術，經濟，和社會互動	3
IERG3320	社交媒體與人際信息互動	3
IERG4080	搭建可擴展的互聯網服務	3
IERG4160	圖形及影像處理	3
IERG4230	物聯網概論	3
IERG4300	網絡規模資訊分析	3
IERG4320	數據科學實踐	3
IERG4330	大數據系統編程	3
MAEG4010	計算機集成製造	3
MATH3320	數據分析基礎	3
SEEM2460	數據科學化基礎	3
SEEM3680	實用科技諮詢及分析	3
SEEM4630	電子商務數據採集和分析	3
SEEM4720	計算金融學	3
SEEM4730	金融工程和金融科技中的數據分析模型和方法	3
SEEM4760	決策分析中的隨機模型	3
STAT3008	應用迴歸分析	3
STAT3009	推薦系統	3
STAT3010	統計學與數據科學中的優化	3
STAT3210	生命科學之統計方法	3
STAT4001	數據挖掘及統計學習	3
STAT4006	範疇性數據分析	3
STAT4010	貝葉斯學習	3
STAT4012	深度學習的統計原則和商業應用	3