理大專業進修學院 - 應用科學(榮譽)理學士(統計及數據科學)- 全日制

理大專業進修學院學位銜接課程

section banner deco upsection banner deco downProgramme

應用科學(榮譽)理學士(統計及數據科學)- 全日制

應用科學(榮譽)理學士(統計及數據科學)- 全日制

課程編號

84048-SC (全日制)

教學語言

英文(具中文要求的科目除外)

組合課程統籌

黃嘉樂博士

BSc, MSc, DBA, CNE, MCSE

課程統籌

何維東博士

BSc, MPhil, PhD

助理課程統籌

盧靜安博士

BSc, MPhil, PhD

學費

學費

修讀年期

2年

學部

科技、工程及健康學部

備註

課程內容及名稱目前正在審核中

學生和畢業生故事

課程特色

  • 培育數據分析專才
  • 讓你熟悉一系列數據管理及分析軟件,包括 SAS, Python, R, Microsoft Excel (VBA), Tableau, Microsoft Power BI 及SQL Server
  • 你可參加專業試備試工作坊,促進你的專業發展。過往部分學生在畢業前已考獲SAS資格
  • 有機會參與實習,過往學生曾於電訊盈科企業方案、揚科有限公司、易普索及尼爾森受訓
  • 你可修讀不同領域的選修科,例如:人工智能、Web應用程序開發和管理及金融科技與區塊鏈

 

追蹤 · 連繫 

IG

應用科學(榮譽)理學士(統計及數據科學)

IG 
科技、工程及健康學部

專業認可

學生可加入香港社區健康學院 (HKCCHP) 成為學生會員,畢業後可升級為副資深會員 (AFHKCCHP)。


如學生完成指定的科目並取得滿意成績,則有資格獲豁免香港統計學會研究生文憑課程第1、2、3和5單元。

畢業生前景

就業前景 

  • 畢業生就業機會包括業務研究分析師、數據分析師、數據管理專員及統計分析專員
  • 畢業生2021年平均起薪約港幣16,900元

*Source: PolyU SPEED畢業生就業調查

 

深造機會 

  • 過往畢業生曾於本地及海外知名大學深造,例如香港理工大學、香港浸會大學

課程結構

(課程名稱及內容現正進行檢討)

 

學生必須完成以下要求並取得滿意成績,方可獲頒發榮譽學士學位: 

 

課程要求最低學分要求
大學核心課程 (GUR)註 19
通識課程 (CAR) 科目2 科,每科3學分6

服務學習 (SL) 科目

1 科,每科3學分3
通識教育基本組合科目 (非學分類別)-不適用
學科專業課程 (DSR) 註2
(請參考下表)
51 – 60
基礎科目最多4科, 1科不含學分, 其餘每科3學分
(只適用於非相關學系的學生)
0 - 9 
組合課程
必修科目
6 科, 每科3學分18
學科專業
必修科目
8 科, 每科3學分24
選修科目3 科, 每科3學分
校企協作教育 (WIE)3
300小時工作為本的學習體驗不適用
共計60 – 78 

 

學科專業課程 (DSR)

 

組合課程必修科目 (共6科)

  • Business Communication in Chinese
  • Effective Professional Communication in English
  • Integrated Study (Applied Sciences)
  • Management of Technology, Innovation and Entrepreneurship  
  • Professional Ethics and Social Responsibilities 
  • Research Methodology in Applied Sciences 

 

基礎科目(只適用於非相關學系的學生)

  • Calculus
  • Data Science with Programming
  • Foundations of Data Science
  • Statistical Data Analysis (non-credit-bearing)

 

學科專業必修科目(共8科)

  • Big Data and Cloud Analytics
  • Data Structures and Algorithms
  • Data Visualisation and Analytics
  • Database Technologies and Management
  • Decision Analysis with Python
  • Forecasting and Applied Time Series Analysis
  • Machine Learning for Data Mining
  • Predictive Modeling

 

選修科目# (任何3科)

  • Applied Probability Models
  • Artificial Intelligence
  • Computational Approaches to Language Analysis
  • Computer Security
  • Electronic Commerce Strategy and Implementation
  • Financial Management for Non-finance Specialists
  • FinTech and Blockchain
  • Health Informatics and Healthcare 4.0
  • Marketing Technologies
  • Operations Research Methods
  • Public Health and Epidemiology
  • Simulation Models for Business
  • Statistical Inference
  • Survey Design and Analytics
  • Web Application Development and Management
  • Web Systems and Technologies

 

# 

每科選修科必須有足夠報讀人數才會開辦。

 

1. 未達大學核心課程 (GUR) 中學士學位語文及溝通課程 (LCR) 同等要求的學生須額外修讀最多9學分的LCR科目 (2科英語及1科中文,每科3學分)。他們將在入學前獲悉是否需修讀 LCR科目。

 

2.  持有非學科相關學歷 (即持有非統計及數據科學的副學士學位或同等資格的持有人) 的申請人並取得良好學術成績,其入讀本課程的申請也將被考慮。如這些申請人之前沒有修畢相關科目,則會被要求額外修讀最多 4科的基礎科目。申請人亦須具有linear algebra知識。

    

3.  申請人在修讀副學士/高級文憑課程期間或之後所積累的相關工作經驗可用作申請認可WIE。學生將於開課後獲悉申請詳情。

入學要求

持有相關學科的認可副學士學位、高級文憑或同等學歷。具有非相關學科資格的申請人也將被考慮,並且如果被錄取,則必須修讀適當的基礎科目。

 

註:

  1. 母語為非英語、且並沒持有以英語作為主要教學語言的副學士或高級文憑或同等學歷的申請人,應符合以下最低英文語言要求:雅思6.0; 或托福550(paper-based)/ 80(Internet-based); 或 其他認可的英語評核中取得滿意成績。

    個別情況可能會根據其自身情況進行考慮,相關申請人在入學時可能需要額外修讀 3 學分的輔助英語科目。

  2. 不具備上述資格,但在申請入學年度的9月1日之前年滿25歲的人士亦可提出申請。他/她必須展現足夠的動機、知識和潛力,以顯示出有很大機會能夠成功修畢該課程。此外,他/她可能需要修讀適當的基礎課程。
  3. 申請入須具有linear algebra知識。