2026年香港中文大学（深圳）数据科学学院硕士研究生项目2026年优秀大学生迷你营及夏令营开放申请

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数据科学理学硕士项目由香港中文大学（深圳）数据科学学院和经管学院共同开设，并与深圳市大数据研究院和深圳高等金融研究院合作。项目旨在使学生掌握大数据及商业分析方面的基础理论知识和专业技能，接触到支撑大数据技术的前沿理论与方法，特别是在人工智能领域的创新应用。学生将学习如何利用人工智能技术进行数据挖掘、模式识别和预测分析，并能在商业、政府、安全、医疗、生物、自然科学、环境等领域中充分利用所学知识解决与大数据采集、管理及分析相关的问题。通过人工智能与大数据技术的深度融合，学生将具备应对复杂数据挑战的能力，并在未来的职业生涯中保持竞争优势。学生可以在就读期间参与到业界实习、实验室科研、海外交换，亦或修读更多课程。两所学院及硏究院的优秀师资将共同担任项目授课教师，确保学生在人工智能与数据科学领域获得最前沿的知识和实践经验。

香港中文大学（深圳）金融工程硕士理学项目创立于2015年，是数据科学学院与香港中文大学工程学院合办的全日制授课型学位课程项目。该项目旨在通过深入而坚实的金融工程理论和实践的训练，帮助立志投身于证券、银行、基金、金融风险管理、策略咨询、量化投资等行业的学生掌握相关金融知识，定量分析方法以及程序设计技术，特别是在人工智能技术的支持下，学生将学习如何利用机器学习、深度学习等先进技术进行金融数据分析、风险预测和智能决策，使之具备应对迅速发展的中国以及国际金融市场所带来的挑战的能力。近年来，项目在传统金融工程课程基础上，又开设了机器学习、数据科学、量化投资、区块链应用等新课程，以增强毕业生综合竞争力。项目不断推进与企业合作，同时鼓励学生积极参与实习和科研，使其在校期间就有机会发挥所学，服务企业与社会。

在国际化方面，项目已经与Bocconi University金融硕士项目建立了学生交换机制，同时我们亦与Questrom Business School of Boston University的数理金融与金融科技硕士项目一起推出合作学位课程。

人工智能与机器人理学硕士项目是由香港中文大学（深圳）数据科学学院、理工学院和人工智能学院共同开设，依托于港中大（深圳）数据科学学院、理工学院、人工智能学院及深圳市人工智能与机器人研究院的优秀师资和科研力量，旨在培养人工智能与机器人领域的尖端人才。项目提供两个细分方向供学生选择：人工智能和机器人。学生将掌握计算机科学、人工智能和机器人领域的基本理论，并在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人、自动化、智能系统和人机交互等领域深入学习。毕业前，学生将有机会参与到实际研究课题项目中，包括与海外知名大学、国内知名企业合作，提高实践技能和解决问题的能力，为未来深造或就业做好充足准备。毕业后，学生将成为人工智能和机器人领域的专业人才，具备创新思维和技术实力，为粤港澳大湾区和整个国家信息技术快速发展助力，推动人工智能技术在各个行业的广泛应用和创新发展。

香港中文大学（深圳）计算机科学理学硕士项目旨在培养具备扎实计算机科学和信息技术基础，以及实践应用能力的高水平专业人才。本专业涵盖计算机科学的核心知识与方法，专注于基础知识与实践技能的培养，特别是在人工智能领域的深入应用。毕业生将全面掌握计算机科学和信息技术的基本理论、工具与方法，涉及计算机基础、网络与系统、人工智能、数据与软件工程、多媒体等多个方向。学生将深入学习人工智能的核心技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域，并通过实际项目掌握如何将这些技术应用于解决复杂的现实问题。同时，项目依托粤港澳大湾区得天独厚的地理优势和创新资源，紧密结合产业需求，为学生提供丰富的实践机会，帮助学生在快速发展的科技行业中脱颖而出。毕业生将具备强大的技术能力、创新思维和跨学科协作能力，能够在科技企业、研究机构、政府部门等领域担任核心技术研发、项目管理或学术研究等职位，成为推动人工智能技术在各行业创新应用的中坚力量。

香港中文大学（深圳）统计学理学硕士项目旨在培养具备扎实统计学基础及实践应用能力的高水平专业人才。本专业涵盖统计学的核心知识与方法，专注于理论基础与实践技能的培养，特别是在人工智能与大数据分析领域的深度融合。课程设计强调理论与实践相结合，学生可以修到贝叶斯统计、高级回归分析、多元统计分析、统计学习、高位统计、深度学习与应用、金融数据分析、人工智能等课程。通过本专业的学习，学生将全面掌握基于模型的统计分析工具和方法，这些方法广泛应用于多个行业，例如互联网行业中的统计学习与智能推荐系统、金融行业中的金融数据分析与智能风控、咨询行业中的运营管理/营销管理与智能决策支持，以及制药行业中的临床试验设计与智能数据分析。毕业生将兼具统计分析技能、人工智能应用能力和商业洞察力，能够应对中国及海外数据分析市场动态变化和快速增长所带来的新挑战，成为各行业高度需求的人才，推动人工智能与统计学的交叉创新，为数据驱动的智能决策提供强有力的支持。