关于大数据的硕士

首先，大数据与数据挖掘是一个大的研究方向，在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向，研究生要结合自己所处的科研环境（课题组），以及导师的具体要求来制定学习方案。对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说，在制定学习计划时，要结合自己未来的发展规划，如果要从事开发岗位，那么需要重点关注三方面内容，其一是编程语言的学习，当前开发岗可以重点学习一下Java，其二是大数据平台的学习，大数据平台的内容比较多，学习周期也相对比较长，其三是积累行业场景知识，大数据开发与行业场景的结合非常紧密。目前对于硕士研究生来说，选择主攻开发岗位会更容易实现就业，而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用，未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求，所以如果没有继续读博的计划，一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践。如果未来要从事算法岗，那么也需要重视三方面内容的学习，其一是编程语言的学习，当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的，算法工程师也需要完成一些程序设计任务，其二是算法相关知识的学习，其三是机器学习知识，包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的，但是进入到2021年之后，算法岗的需求有所复苏，未来可能呈现出一个温和的上升趋势。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

大数据和人工智能方面的人才培养就是从研究生阶段开始的，然后逐渐开始向本科阶段普及，所以硕士研究生选择大数据和人工智能相关研究方向是比较常见的，而且大数据和人工智能领域的研究方向还比较多。从人才培养体系来看，目前大数据专业既有研究生培养方案，也有本科生和专科生培养方案，研究生阶段主要以培养具备创新能力的研发型人才为主，本科生阶段主要培养具备初级研发能力的应用型人才，而专科教育则主要以培养技能型人才为主。硕士研究生阶段如果选择大数据方向，需要重点考虑一下本学校的资源整合情况，最好选择学校具有一定优势的细分方向，这样不仅能够获得更好的学习（研究）体验，往往也会有更多的就业渠道。目前除了计算机专业能够培养大数据方向的研究生之外，统计学专业和经济学等专业也能够培养大数据相关方向的研究生，只不过侧重点会有所不同。人工智能方面的人才培养主要以研究生教育为主，一方面人工智能涉及到的知识体系比较复杂，另一方面人工智能的学习和研发对于环境（实验室）的要求也相对比较高，所以在研究生阶段学习人工智能会有更好的学习效果。从近两年研究生的就业情况来看，大数据相关岗位的数量比较多，但是算法岗位相对比较少，而且岗位竞争比较激烈，这对于人工智能相关方向的研究生来说，是一个不小的挑战。如果想提升自己的就业竞争力，不仅应该注重自身研发能力的提升，也应该注重实践能力的锻炼。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据是近些年来的热点方向，大数据方向的研究生不仅有更多的发展机会，在薪资待遇方面也相对比较可观，所以不少研究生希望把自己的研究方向定在大数据相关领域。从发展趋势来看，选择大数据相关方向是不错的选择，未来的发展空间还是比较广阔的。目前不少大学的研究生教育都有大数据相关方向的设置，不同的高校在大数据教育方向上也会结合自身的教育资源进行相应的调整，所以要想选择适合自己的学校，需要考虑以下几个方面：第一：自身的知识结构。大数据是典型的交叉学科，基础学科包括数学、统计学和计算机，所以这三个专业的学生在读研期间都可以选择大数据方向，但是不同的专业在选择时也要结合自身的专业特点。比如统计学选择大数据方向时也可以选择本专业的研究生，因为统计学的研究生课题与大数据也有紧密的联系，没有必要一定要考计算机专业的大数据方向。在统计学领域，教育资源整合能力比较强的大学有北京大学、人民大学、南开大学等，不少财经类大学也有较强的学科实力，比如东北财经大学、上海财经大学也是不错的选择。第二：大数据学科的教育资源。研究生的教育质量与高校自身的教育资源整合能力有直接的关系，涉及到导师资源、实验资源、课题资源、行业资源等等，从大数据学科的教育资源情况来看，国内北京大学、中南大学、上海交通大学、中山大学、西安交通大学、对外经贸大学等都是不错的选择。第三：学校的整体实力。在考研选择学校时，应该注重学校的整体实力，整体实力较强的高校往往在专业发展上也会有较强的“后劲”，所以在选择高校时可以重点考虑一下双一流高校和一流学科高校（原985、211）。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，从当前的技术发展趋势和人才需求趋势来看，选择读研大数据方向是不错的选择，当前能够培养大数据方向研究生的专业也比较多，除了计算机专业之外，统计学、金融学、经济学等专业也有培养大数据方向研究生的能力，所以考生可以结合自身的知识结构来选择相应的专业。当前大数据行业的岗位主要集中在三大领域，分别是大数据分析（算法）岗、大数据开发岗和大数据运维岗，其中大数据开发岗的人才需求量相对比较大，近两年不少大数据方向的研究生都愿意选择开发岗，一方面算法岗的竞争比较激烈，另一方面开发岗的岗位附加值也在不断提升，目前与算法岗基本上持平了。读研大数据方向虽然是不错的选择，但是学习和科研压力还是比较大的，而且大数据方向对于数学的要求也相对比较高，这一点要做好充分的思想准备。当前不同学校会根据自身的资源整合情况来设计不同的培养方案，当前大数据与产业领域的结合点比较多，创新的机会也比较多，比如大数据与金融、医药、教育等领域的结合点就非常多。读研大数据方向一定要做好学习和科研规划，要避免三件事，其一是迟迟不能确定细分主攻方向，其二是迷失在各种研究方法中，其三是只专注于算法设计而忽略了落地应用。当前不论是从事算法岗还是开发岗，都需要具备一定的开发能力，所以在读研的过程中，要重视自身编程能力的培养。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

研究生（硕士、博士）已然是教育界的香饽饽学位，随着近些年我国综合教育实力的不断加强，研究生规模逐渐在扩大化。我经常会听到有些人说本科生遍地都是、研究生一抓一大把，似乎在旁敲侧击地证明读书与学历变得轻量化、没那么重要了，那么事实情况真的是这样吗？到目前为止，我国每年高校应届毕业生高达900万，经常有段子说现如今3000元都难以招来一个农民工，然而却可以招来大学生。这也从侧面道出了部分大学生的无奈，于是便兴起了考研大军。据统计，今年考研人数已接近300万人次，仅仅过去一年就激增50余万，这时候就更有人爆料称研究生也不值钱了，毕业之后还不是一样打工？然而，你却并没有看到研究生报录比，拿最近一年来说，报考人数290万，而录取人数却为72万，报录比为4:1。举个更形象的例子，假设我们国家人口为15亿，那么研究生学历的人数比例为0.54 %，这也就意味着每10000个人中有研究生学历的为54人。不知道大家对0.54 %这个数字有没有概念，那么你还在担心研究生一文不值吗？虽然其规模是在扩招，然而遍地都是研究生这个说法显然过于夸张。一些人为什么会有研究生遍地都是这样的看法呢？那是因为不同的人所处的圈子不同而已。如果你是一名普通工人，那么和你工作的同事基本上都是普通工人；如果你高中毕业就出去混社会，就会发现，其实没见过几个读硕士的，还是很稀有的；如果你读了硕士，就发现周围认识的人好多都是硕士，烂大街了，学校路上都是硕士；因为你根本不怎么会接触到那些大学都没怎么读的人，就像强了就不会接触很弱的人，就会觉得周围都是强者。你只需要永远记住在任何年代，知识与学历都是至关重要的，它可能是一块敲门砖。如果没有这块砖，在你前行的路上可能就会多出一块绊脚石。所以，我们没有理由去说诸如以上观点的理由，我们只需全力以赴即可，到时候理想的花朵自然盛开。

经历过无数个努力付出的日日夜夜，突破了重重考验与选拔，新一届研究生伴着收获的秋风，如愿收到来自民大的录取通知书。还未到校的研究生“萌新”们是不是想先了解一下伙伴们的情况呢？别着急，官微君这就为你解密2020级研究生大数据！2020年，共有2599名研究生加入中央民族大学，成为民大校园的新主人，即将在民大继续更深层的研究学习，其中11.39%为博士生，88.61%为硕士生。硕士新生中，全日制硕士占比97%；博士新生中，全日制博士占比100%。大部分的研究生，会和自己的伙伴一起在民大校园中“全天相伴”，趁着晨光，在民大操场上一起漫步，披着星光，从灯火通明的文华楼回到融洽的宿舍。博士新生中，非定向博士占比63.85%；硕士新生中，非定向硕士占比92.23%。希望大家能在今后的研究学习中，都能找到自己心仪的工作和岗位。 来到中央民族大学研究生大家庭的都有哪些民族的兄弟姐妹呢？研究生新生共覆盖了35个不同民族。新生中少数民族占比22.63%，人数最多的少数民族TOP10依次是：蒙古族、回族、藏族、满族、土家族、彝族、苗族、壮族、朝鲜族、维吾尔族。还有一些来自人口较少民族的新生，如乌孜别克族、基诺族、阿昌族、塔吉克族、达斡尔族、锡伯族、仫佬族、布朗族、撒拉族……也加入了我们这个和谐共融的大家庭！无论你来自何方，进入民大之后，我们就都是相亲相爱的一家人。各美其美，美美与共，我们就像石榴籽一样紧紧抱在一起。 2020级硕士研究生新生录取专业TOP10依次为：新闻与传播、法律（非法学）、法律（法学）、金融、学科教学（语文）、国际商务、工商管理、会计、公共管理、中国少数民族语言文学。2020级博士研究生新生录取专业TOP10依次为：民族生态学、中国少数民族语言文学、语言学及应用语言学、中国少数民族经济、民族学、中国少数民族传统医学、马克思主义民族理论与政策、中国少数民族艺术、宗教学、社会学。术业有专攻，无论选择了什么专业，都请在自己选定的研究方向上，不忘初心、坚定不移地走下去吧！ 新生中27.5%的同学已经加入了光荣的中国共产党（含预备党员），期待新生党员同志继续发挥先锋模范带头作用！新生同学中还有民盟、民主促进会、九三学社等民主党派的成员以及无党派人士。 新生入学的年龄跨度很大，大多数同学年龄集中在21-30岁之间，年龄最小的硕士只有19岁，年龄最小的博士只有23岁。大家都是活力四射朝气蓬勃的新青年，期待你们成为校园里一道道亮丽的风景线！ 接下来就是大家最关心的“男女比例”的问题啦！2020级研究生新生的男女比例为1：2.6，其中硕士男女比例为1：2.83，博士男女比例为1：1.53。今年评比出的“男女比例冠军学院”也新鲜出炉：体育学院以3.08：1的成绩获得了硕士男生比例的桂冠，国际教育学院以1：0.04的比例获得了硕士女生比例的冠军。历史文化学院以1.6：1的成绩摘得博士男生比例金牌，外国语学院以0：1的绝对优势创造了博士女生比例最高记录。通过神秘的星座，让我们来预测一下研究生新生们的性格。严谨认真的处女座是新生中人数最多的星座，充满热情的射手座则成了硕博新生中人数最少的星座。严谨认真的态度会是学习研究的最好助力，同时也要充满热情地和大家相处！而对于属相的统计显示，新生中，属虎的同学人数最多，高达718人，属龙的同学则人数最少，仅有32人。希望2020级的研究生新生们在接下来的日子里能够龙腾虎跃，超越自我，学有所成！来自五湖四海，专业千差万别，但民大的校园会把一切都收纳；民族丰富多彩，性格迥然不同，但同学们会把一切都包容。这个“美美与共，知行合一”的大家庭，欢迎你们的加入！出品｜党委宣传部融媒体中心研究生院文字｜殷宇琪编辑｜崔荣浈责编｜张怡淼主编｜李红亮

首先，如果有明确的读研计划，在普通大学读大数据方向研究生是完全可以的，一方面当前大数据领域的高端人才（包括高端应用型人才）比较短缺，未来的就业机会比较多，另一方面大数据领域的发展空间也比较广阔，选择在大数据领域发展会更容易整合大量的行业资源，从而促进自身的快速发展。在普通大学主攻大数据方向，需要重点关注以下三件事：第一：注重细分方向的选择。大数据是一个庞大的生态体系，大数据领域也有很多细分方向，在选择具体方向的时候，一方面要紧跟当前的技术发展趋势，另一方面还需要考虑到学校和导师的优势方向，选择这些优势方向会有一个更好的学习体验。当前可以重点关注一下大数据与人工智能深度结合的方向，这些方向的前景还是不错的。第二：重视论文。对于名校的研究生来说，可以有资格把论文放在第二位，但是对于普通高校的研究生来说，论文对于后续的就业和读博都是比较重要的，所以还是应该重视论文，最好能够在研一期间就发一篇核心，以后再逐渐向高级别刊物发起冲击。论文的质量和数量能够在一定程度上说明自己的科研能力和创新能力，普通高校的研究生可以通过论文来实现逆袭。第三：重视实践开发能力。从近两年研究生的就业情况来看，实践开发能力还是比较重要的，尤其从事大数据开发岗位更是如此。当前算法岗位的数量有所下降，竞争也比较激烈，所以不少大数据方向研究生会选择从事开发岗位，而要想获得高附加值的开发岗位，应该重视自身实践开发能力的培养。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，目前有多个专业设置了大数据方向研究生的培养计划，比如计算机专业、统计学专业、经济学专业等，在当前大数据快速发展的背景下，也有不少学科设置了与大数据相结合的方向，比如机械专业、材料专业等，所以可以根据自身的知识结构来选择具体的专业和方向。由于当前研究生考试的竞争比较激烈，所以尽量不要选择跨考。不论是选择哪个专业的大数据培养方向，都需要具备三方面基础的知识结构，涉及到数学、统计学和计算机，所以如果未来想在大数据的技术研发方向走得更远，一定要重视这三个学科的基础知识，尤其是数学基础。当然，在准备考研的过程中，数学也是非常重要的学科。由于不少高校的大数据专业都是以计算机专业为基础构建的，所以考计算机专业大数据方向研究生是比较常见的选择，计算机专业考研往往需要重点做好三方面准备，其一是基础学科；其二是专业课；其三是计算机专业知识面，其中计算机专业知识面对于复试有重要的意义，有的高校（科研院所）在复试时会随机考察一门计算机专业课，这对于考生来说是比较大的挑战。不同高校在专业课考试方面的要求是不同的，而且不同的高校在报考时也有不同的要求，考生需要重点注意一下。比如，有的高校在报考时就需要考生明确指定具体的学习方向，这也会导致不少热门专业出现激烈的竞争，往年不少高分考生考研失败与报考就有直接的关系。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

自2018年开始，互联网大数据专业急剧升温，各大高校都纷纷新开设此类专业，以适应互联网经济和智能制造的发展，大数据、机器人和网络安全等专业的就业前景广阔。大数据是时代发展的必然产物，正在加速渗透到我们的日常生活中，一切可量化，一切可分析，以致于这个社会中的海量数据变成了巨大的潜在财富，拉动包括互联网、零售业、电信和媒体等在内的多种行业的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、成本的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流；数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识；多主体系统试图用主体来模拟人的智能行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。针对以上两个新兴领域的学习和研究，大家如果想去香港就读相关专业硕士的话，香港八大高校分别有不同方向和特色的硕士项目等待大家的选择，小编在此整理好了相关课程的最新招生信息，希望对大家有所帮助。香港大学香港大学数据科学硕士由香港大学计算机科学与统计与精算学院联合办学，被誉为亚洲学术研究的领先中心之一。无论是全职学习时间超过18个月，还是兼职时间超过30个月，学生都将获得机器学习和数据分析方面的专业技能，并且还能深入研究实际应用，包括社交媒体中数据的作用以及云计算的发展。◆数据科学硕士统计与精算学系和计算机科学系共同提供一种研究生课程，以数据科学硕士学位的身份提供两种学习模式：全日制一年半半的学习模式和兼读制两个半个学年。该课程旨在为毕业生提供数据科学原理和实践方面的培训。申请者应具有微积分和代数知识，计算机程序设计和入门统计知识，并且应在这三个科目或相关领域中的每个领域至少参加一门大学或大专文凭课程。全职/兼职报名截止日期第一轮（主要）：2020年12月15日中午12:00（格林尼治标准时间+8）第2回合（结算）：2021年2月1日中午12:00（GMT +8）◆金融技术金融硕士该课程以跨学科的学术重点为基础，要求学生完成以金融科技为重点的不同学科的课程，例如区块链和加密货币、金融欺诈分析、金融市场法规等，学生总共需要完成十二门课程，其中包括十门核心课程和两门选修课程。如果申请者不是来自英语教学大学，则需提供TOEFL/IELTS分数，托福成绩必须达到550分或以上（笔试）或80分（基于互联网的考试），或者雅思考试的最低总分不低于5.5，且不低于5.5。具有计算机科学、工程、数学、物理学、统计学或与科学和技术相关的背景的候选人是高度优选的。全职报名截止日期第一轮：2020年10月19日中午12:00（GMT +8）第二轮：2020年12月14日中午12:00（GMT +8）第三轮：2021年2月3日中午12:00（GMT +8）第4回合：2021年3月9日中午12:00（GMT +8）第5轮：2021年4月7日中午12:00（格林尼治标准时间+8）香港科技大学◆金融技术理学硕士由工商管理学院、工程学院和理学院共同运营，从信息技术、区块链、数据科学、机器学习和决策分析等及时领域吸取专业知识。毕业生将能够分析新兴金融技术的工程机制和财务原理，并利用工程方法和定量技术支持的实用手段制定和解决与金融科技相关的问题。申请截止日期全日制：2021年2月1日兼读制：2021年4月1日◆数据驱动建模理学硕士由物理学和数学系联合提供，旨在培养下一代在解决问题和逻辑思维方面具有强大的技能。学生将受过训练，具有动手的经验，可以分析大量数据，从中提取重要功能，从而提供宝贵的见解，以了解复杂的情况并促进企业、行业和服务的明智决策。申请截止日期全日制：2021年1月1日（第一轮）；2021年3月15日（第二回合）；2021年5月15日（第三回合）兼职：2021年1月1日（第一回合）；2021年3月15日（第二回合）；2021年5月15日（第三回合）◆大数据技术理学硕士由计算机科学与工程系和数学系联合提供，旨在教育学生有关大数据和与大数据有关的问题，希望学生熟悉大数据系统的工作流程以及大数据系统的社会和社会意义。申请截止日期全日制：2020年12月1日（第一轮）；2021年3月1日（第二回合）兼职：2020年12月1日（第一回合）；2021年3月1日（第二回合）◆金融数学理学硕士侧重于培养学生成为当代金融和财富管理的专业人才，解决金融问题数学方法的应用，提供机器学习、区块链技术和算法交易等方面的新课程，以适应地区市场的快速变化。申请截止日期全日制：2021年2月1日兼读制：2021年2月1日申请人必须满足以下语言能力之一的英语语言要求：托福网考：80托福-pBT：550托福修订的纸笔考试：60（阅读，听力和写作部分的总分）雅思（学术模块）：总分6.5和所有子分数5.5香港中文大学◆金融技术硕士入学要求：·基本的数学知识（例如微积分，线性代数和概率）以及一种现代编程语言（例如C，C ++，Java或Python）的熟练程度·拥有认可大学或同等专业资格的工程，科学或金融/商业相关学科的学士学位申请截止日期第一轮：2020年10月5日第二轮：2020年11月9日第三轮：2021年1月18日第四轮：2021年4月12日◆数学硕士入学要求：通常还要求申请人参加面试申请截止日期：2021年3月31日在以下英语语言测试中达到分数：托福：550（基于纸张）/79（基于互联网）；雅思（学术）：6.5；GMAT：21级（口头）香港城市大学◆理学硕士（金融数学与统计）该计划由香港城市大学数学系提供，强调学生评估和发展金融业务和统计模型的能力的发展，还为学生提供复杂的金融和保险业务所需的理论知识，以及在金融数学和风险管理方面的数学和计算能力。从非英语授课的机构获得入学资格的申请人还应满足以下最低英语水平要求：在英语外语考试（TOEFL）上获得550分（纸笔考试）或59分（修订纸笔考试）或79分（基于互联网的考试）的分数；国际英语测试系统（IELTS）的总得分为6.5；在中国大陆CET-6考试中获得450分香港理工大学◆数据科学及分析理学硕士该计划旨在培养具有跨数学、统计学和计算机科学核心学科专业知识的毕业生，能培养学生的分析性和批判性思维以及解决问题能力，使毕业生能够在金融和信息技术等各个行业中担任数据分析师的职业。入学要求：拥有数学、统计学、计算机科学、IT、工程、科学或同等学历的荣誉学士学位。还将考虑拥有另一门学科的学士学位并且具有足够的数学或IT背景的申请者。应满足以下最低英语语言入学要求：基于Internet的考试的英语作为外语考试（TOEFL）的得分为80，针对纸质考试的英语为TOEFL的得分为550；国际英语测验系统（IELTS）的整体总分至少为6香港岭南大学◆人工智能与商业分析理学硕士该课程旨在教育学生关于人工智能和商业分析技术的基本原理和实际应用，特别是在商业领域，使他们能够在解决问题时可以有效地运用人工智能工具和技术、在决策时可以使用数据分析技能和人工智能技术来分析商业问题。申请者需：持有认可大学的理学、工程学、工商管理或有关学科的学士学位，或拥有其他同等学历 (视乎申请者情况作个别考虑)；除非持有香港或其他英语国家大学颁发的学位，其他申请人须符合以下要求：托福考试(TOEFL)最低成绩达550分(纸考)或79分(网考)；或雅思考试(IELTS)最低成绩达6.5分香港浸会大学◆金融（金融科技及金融分析）理学硕士该课程旨在为学生提供金融、金融科技和金融分析方面的知识，帮助他们培养解决金融相关业务问题的能力，并培养他们更好地为当今数据驱动经济中快速增长的需求做好准备。申请人应具备英语水平证明：雅思总分最低6.5分；或托福成绩79分（基于互联网）；或其他测试的同等分数申请截止日期：2021年3月1日◆人工智能与数码媒体理学硕士该课程旨在为学生提供计算和数字时代所需的人工智能和媒体传播的前沿跨学科知识和技能，以若干理论和方法课程的学术核心为基础，提供广泛的选修课程，侧重于数字转型背景下媒体机构和业务的知识和实践。申请人应具备英语水平证明：雅思总分至少为6.0分；或托福（iBT）最低成绩74分；或大学英语六级考试最低成绩450分申请截止日期：2021年3月1日◆数据分析及商业经济学理学硕士该课程的一个显著特点是在商业经济知识、统计模型和编程技能方面进行均衡的培训，提供各种数据分析课程，辅以相关的统计知识、编程技能和实际商业案例，还提供商业战略的最新经济原则、智慧城市发展的挑战和未来前景的课程。达到以下任一标准即可满足英语水平要求：托福网考最低成绩79分；或雅思成绩至少达到6.5分；或其他同等资格申请截止日期：2021年2月1日香港教育大学◆人工智能与教育科技硕士（新）申请人通常应满足以下最低英语能力要求之一：-- 雅思6.0总分（学术版）；或-- GCSE / GCE OL英语C级或以上；或-- 托福成绩80分（基于互联网的考试）；或-- 中国大陆大学英语考试（CET）的6级（总分达到430或以上，并且考试结果应在两年内有效）；或-- 其他同等学历