关于香港科技大学（广州）

香港科技大学（广州）与香港科技大学携手共建，旨在“一体双校，互补共赢”。双方在学术规范、师资力量、教学质量上保持一致，共享资源，互补优势，共同推动国家与粤港澳大湾区的发展。

数据科学与分析学域概览

数据科学与分析学域通过综合统计、机器学习、优化技术，以及相关领域的创新，推动数据科学与分析的进步，致力于解决实际问题，促进社会福祉。该学域提供的博士课程，通过严谨的研究培训，培养出具备广泛知识基础的研究人才，能够在学术界或工业界灵活运用逻辑、数学、算法与计算能力，对数据进行验证与分析，从而提供洞察，支持明智决策。

融合学科重点方向

数据科学与分析学域涵盖多个关键领域，包括：

• 人工智能与机器学习
• 统计学习与建模
• 工业与商业分析（包括运营数据分析、商业智能与策略）
• 特定行业数据解析（医疗、金融、保险、市场营销、制造、交通等）
• 数据可视化与信息图表
• AI驱动的数据科学分析
• 高性能数据分析系统
• 图数据库与区块链
• AI for Science 科学智能

师资团队

数据科学与分析学域汇集了4名讲座教授、4名正教授、2名副教授、8名助理教授和10名兼任教授，形成了一支高水平的教学科研团队。

博士课程详情

• 学位授予：数据科学与分析哲学博士学位
• 授课模式：全日制与非全日制
• 学习年限：全日制4年，非全日制6年
• 学费：全日制每年4万元，非全日制每年15万元
• 奖学金：全日制学生每年享有18万元奖学金（无需额外申请）
• 住宿费：约300元/月（单人间）

申请要求

• 学历背景：从认可的高校或机构获得学士学位或同等学历，并在本科阶段表现出色，或持有至少一年全日制或至少两年非全日制研究生学习的优秀成绩。
• 英语能力：满足以下任一标准：
  • TOEFL iBT：80分
  • TOEFL pBT：550分
  • TOEFL RPT：60分（阅读、听力及写作总分）
  • IELTS（学术类）：总分6.5分（单项不低于5.5分）

申请途径