学习计划

澳 门 科 技 大 学

应用数学与数据科学硕士学位课程

本课程致力于培养应用数学与数据科学高级人才,以供应工商业界、研究机构、以及学术界的人才需求,并发展在跨领域研究中所需要的应用数学与数据科学相关的理论与应用,推动大数据处理在各行业中的整合应用。为粤港澳大湾区提供大数据分析人才。 

一、课程期限

  本课程正常修业期限为2年,最长修业期限为3年

二、授课形式

  面授

三、授课语言

  中文及英文

四、课程设置

表(一): 必修科目(21学分)

科目中文名称

种类

学分

备注

数据科学中的数学方法

必修

3

第一、二学期修读完成

数值线性代数

必修

3

数据科学开源工具

必修

3

应用统计分析

必修

3

数据挖掘

必修

3

机器学习

必修

3

时间序列分析

必修

3

表(二):选修科目(9学分)

(大学有权取消开办修读人数不足之科目)

科目

种类

学分

备注

应用数学高级专题

选修

3

选择3门选修科目修读并
于第二、三学期修读完成

数据科学高级专题

选修

3

数据科学程序设计

选修

3

数码图像处理

选修

3

数据可视化与可视分析

选修

3

数据仓库与数据挖掘

选修

3

随机过程

选修

3

多媒体信号与系统

选修

3

数据库系统

选修

3

表(三):其他必修科目(3学分)

科目

种类

学分

文献综述与选题报告

必修

2

学术专题项目

必修

1

表(四):学位论文 (6学分)

科目

种类

学分

论文

必修

6

五、教学要求

  1. 第一、二学期修读完成学习计划规定的表(一)中7门必修科目,共计21学分。
  2. 第二、三学期修读完成学习计划规定的表(二)中列明的3门选修科目,共计9 学分。
  3. 硕士学位论文必须通过评审及论文答辩。在导师指导下就 主要从(但不限于)以下三个研究方向进行毕业论文的选题:
    3.1 应用数学
    3.2 数据挖掘
    3.3 机器学习

六、学习时间

  1. 科目修读时间为18个月,论文写作时间不少于6个月。本课程最长修业期为36个月。
  2. 课堂一般安排于周一至周五日间。

 

七、毕业资格

学生须符合下列各项规定,并经大学学术及教学委员会通过可获颁发应用数学与数据科学硕士学位﹕

  1. 在所属课程之修业期内完成及通过学习计划的要求,各科目成绩(不含学位论文成绩)累计平均积点不低于2.50;
  2. 遵守大学的修读守则;
  3. 缴清指定费用及归还所借的大学财物。

如学生及格完成上述课程设置表的科目,累计平均积点不低于2.50,但未能在规定时间内完成学位论文或通过论文答辩,则只可取得结业证书。

【所有课程大纲及学习计划,均以澳门特别行政区公报所载为准】

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