概覽
簡介
本課程為具有深厚統計及數據科學背景及有志繼續向這方向發展的同學設計。我們提供理論與實踐之高階訓練使同學具備對知識探索及決策之技能。
特點
兩年兼讀制
每科每星期設一節3小時大課
星期一至五晚上及星期六，沙田，中文大學
課程大綱
學習模式
兼讀制
本課程為兩年制授課式碩士課程。學生必須完成以下要求始可獲頒發學位。
合共24學分
註：學生須至少已修畢二十四學分始准畢業。
核心科
STAT 5010
STAT 5010高等統計推斷
這個課程講述樣本空間為歐幾里得空間的統計估計理論。具體的課題包括一般的分布族，指數族，充分統計量，凹損失涵數，MMVU估計量，一般估計量的評估，信息不等式，同方差基本原理，欠叶斯估計，最小最大估計，概率與分布收斂，估計量在大樣本下的比較及有效性。
STAT 5202
STAT 5202統計機器學習
本科目聚焦於機器學習裏的統計理論及方法。它展示理論基礎與及直觀和應用方面來協助同學徹底理解現代機器學習方法。課程涵蓋機器學習之關𨫡概念及統計理論，包括監督式學習（廻歸，分類，等等），非監督式學習（聚類，降維＇等等），及其他高階題材（圖模型，網絡模型，推薦法，等等）。
STAT 5203
STAT 5203數據科學的應用線性模型
本科目介紹關於綫性統計模型之基本元素，涵蓋理論與應用。包括， 但不限于，分佈理論，全秩及非全秩綫性模型，方差分析，模型充分性檢測，模型選擇；綫性模型中的高階題材及數據科學之應用。
選修科
STAT 5103
STAT 5103高維數據分析
本科首先介紹多維及高維數據分析的基本知識,包括多元正態分佈、描述性統計及圖像顯示。本科重點在於高維數據分析中常用的降維方法。題目包括主成份分析，因子分析和典型關聯分析。
STAT 5107
STAT 5107離散數據分析
本科目提供以實用為本之現代方法去處理類別式數據。課題包括二維列聯表分析，邏輯回歸分析，對數線性模型，廣義線模型及分類與回歸樹方法。
STAT 5204
STAT 5204數據科學中的優選法
本科目提供關於非綫性優選法之概論及在數據科學之應用。學習關於不受約束及被約束之非綫性優選法之理論基礎及基本演算法則及其在監督學習中的應用。
STAT 5206
STAT 5206數據管理
本科介紹數據管理之基本概念如歸一化等。結構詢問語言會在本科使用。
STAT 6204
STAT 6204高階時間序列
本科介紹時間序列分析中高階方法及其在金融中的應用。
STAT 6205
STAT 6205生物醫學研究中的統計方法
本科會覆蓋於生物醫學中大規模數據分析，包括全基因組關聯分析，差異表現分析，群集分析，降維，途徑分析及數據整合方法。
STAT 6206
STAT 6206貝葉斯統計在機器學習中的應用
本科覆蓋貝葉斯處理機器學習系統之基礎。貝葉斯方法擁有對不同基於模型之機器學習技巧的統－及一致之處理方法。課程涵蓋綫性高斯系統及其有用的模型及應用，如普通廻歸及分類方法，高斯混合模型，隱藏式馬可斯模型及卡爾曼瀘波。如時間許可，智能代理模型及主動推論將被討論。
STAT 6207
STAT 6207應用深度學習
本課程提供對注重實際應用之機器和深度學習演算法的理解。 課程的第一部分側重於線性分類和深度學習等理論。 第二部分側重於應用，例如推薦系統、生成對抗網絡和強化學習。
STAT 6211
STAT 6211專題工作坊
學生需要對當今統計及數據科學流行之課題進行硏究。本科給與同學在統計及數據科學如何進行研究提供一些概念。
其他大學要求
(a) 學生必須達成研究院的學期評核要求。詳情請瀏覽研究院網站 http://www.gs.cuhk.edu.hk/，參閱《研究院修讀一般規例》（General Regulations Governing Postgraduate Studies）第13.0段：表現未如理想及退學（Unsatisfactory Performance and Discontinuation of Studies）。
(b) 學生必須取得不低於2.0的累計平均積點始准畢業。
全日制
本課程為一年制授課式碩士課程。學生必須完成以下要求始可獲頒發學位。
合共24學分
註：學生須至少已修畢二十四學分始准畢業。
核心科
STAT 5010
STAT 5010高等統計推斷
這個課程講述樣本空間為歐幾里得空間的統計估計理論。具體的課題包括一般的分布族，指數族，充分統計量，凹損失涵數，MMVU估計量，一般估計量的評估，信息不等式，同方差基本原理，欠叶斯估計，最小最大估計，概率與分布收斂，估計量在大樣本下的比較及有效性。
STAT 5202
STAT 5202統計機器學習
本科目聚焦於機器學習裏的統計理論及方法。它展示理論基礎與及直觀和應用方面來協助同學徹底理解現代機器學習方法。課程涵蓋機器學習之關𨫡概念及統計理論，包括監督式學習（廻歸，分類，等等），非監督式學習（聚類，降維＇等等），及其他高階題材（圖模型，網絡模型，推薦法，等等）。
STAT 5203
STAT 5203數據科學的應用線性模型
本科目介紹關於綫性統計模型之基本元素，涵蓋理論與應用。包括， 但不限于，分佈理論，全秩及非全秩綫性模型，方差分析，模型充分性檢測，模型選擇；綫性模型中的高階題材及數據科學之應用。
選修科
STAT 5103
STAT 5103高維數據分析
本科首先介紹多維及高維數據分析的基本知識,包括多元正態分佈、描述性統計及圖像顯示。本科重點在於高維數據分析中常用的降維方法。題目包括主成份分析，因子分析和典型關聯分析。
STAT 5107
STAT 5107離散數據分析
本科目提供以實用為本之現代方法去處理類別式數據。課題包括二維列聯表分析，邏輯回歸分析，對數線性模型，廣義線模型及分類與回歸樹方法。
STAT 5204
STAT 5204數據科學中的優選法
本科目提供關於非綫性優選法之概論及在數據科學之應用。學習關於不受約束及被約束之非綫性優選法之理論基礎及基本演算法則及其在監督學習中的應用。
STAT 5206
STAT 5206數據管理
本科介紹數據管理之基本概念如歸一化等。結構詢問語言會在本科使用。
STAT 6204
STAT 6204高階時間序列
本科介紹時間序列分析中高階方法及其在金融中的應用。
STAT 6205
STAT 6205生物醫學研究中的統計方法
本科會覆蓋於生物醫學中大規模數據分析，包括全基因組關聯分析，差異表現分析，群集分析，降維，途徑分析及數據整合方法。
STAT 6206
STAT 6206貝葉斯統計在機器學習中的應用
本科覆蓋貝葉斯處理機器學習系統之基礎。貝葉斯方法擁有對不同基於模型之機器學習技巧的統－及一致之處理方法。課程涵蓋綫性高斯系統及其有用的模型及應用，如普通廻歸及分類方法，高斯混合模型，隱藏式馬可斯模型及卡爾曼瀘波。如時間許可，智能代理模型及主動推論將被討論。
STAT 6207
STAT 6207應用深度學習
本課程提供對注重實際應用之機器和深度學習演算法的理解。 課程的第一部分側重於線性分類和深度學習等理論。 第二部分側重於應用，例如推薦系統、生成對抗網絡和強化學習。
STAT 6211
STAT 6211專題工作坊
學生需要對當今統計及數據科學流行之課題進行硏究。本科給與同學在統計及數據科學如何進行研究提供一些概念。
其他大學要求
(a) 學生必須達成研究院的學期評核要求。詳情請瀏覽研究院網站 http://www.gs.cuhk.edu.hk/，參閱《研究院修讀一般規例》（General Regulations Governing Postgraduate Studies）第13.0段：表現未如理想及退學（Unsatisfactory Performance and Discontinuation of Studies）。
(b) 學生必須取得不低於2.0的累計平均積點始准畢業。
收生
程序
申請人可於研究院網頁提交線上申請：https://www.gradsch.cuhk.edu.hk/OnlineApp/login_email.aspx。
研究生課程申請人應把證明文件的掃瞄副本上載至線上申請系統， 申請階段不需要紙本成績單和證明文件 。有關所需證明文件詳情，請參閱研究院網站： https://www.gs.cuhk.edu.hk/admissions/admissions/documents-required。
截止日期
2025/26年入學的申請截止日期為：
首輪收生
31 Dec 2024
最終輪收生
28 Feb 2025
申請將按申請先後次序處理，直至所有學席均已取錄。強烈建議及早遞交申請。
學費
2025/26學年的學費為：
兼讀制: 每年104,000港元，為期兩年
全日制: 每年208,000港元
入學要求
一般入學要求
- 畢業於認可大學並獲得統計學或相關學科學士學位，榮譽等級一般不低於二等或平均成績等級一般不低於「B」；或
- 於大專院校完成學業，並獲得等同榮譽學位的專業資格或類似資歷。
入學英語要求
申請人必須符合入讀本大學研究院課程的最低入學英語要求：
- 獲得香港地區的大學頒授學位1或已完成以英語授課的學位課程；或
- 在以下任何一項英語語言測試中取得指定分數2 ：
- 托福：550（筆試）／79（網上機測）；
- 雅思（學術）： 6.5；
- GMAT：Band 21 （口語）；或
- 於以下任何一門考試中取得英語合格成績：
- 香港高級程度會考（AS 級別）；
- 香港高等程度會考；
- 香港中文大學入學資格考試；
- General Certificate of Education Examination (GCE) Advanced Level (A-Level) / Advanced Subsidiary Level (AS-Level)；或
- 香港中學文憑考試英國語文科達4級或以上；或
- 獲取認可專業資格3，並證明考核試以英語進行。
備註：
- 此乃基於香港地區的大學所提供之課程均以英語為授課語言。另外，香港地區的大學畢業生在入讀學位課程時應已滿足相關院校的英語要求。中大研究院或會要求申請人提供額外證明文件以證明其英語水平符合要求。
- 托福和雅思成績由測試日起計有效兩年。GMAT成績由測試日起計有效5年。
- 課程/研究生部應自行決定是否接受此類專業資格。
常見問題
申請人
本課程專為曾修讀統計學或相關學科的本科畢業生設計。 擁有非量化學位的學生應該考慮本系提供的其他課程。
候選人除了應具備紮實的統計學知識，還需要具備多元微積分、線性代數和電腦程式設計知識。
獲香港地區的大學學位或獲得以英語為授課語言的學位，代表你已滿足英語要求。你不需要提交英語測試的成績表。然而，你可以提供有關成績單作補充資料用。
申請人無需提交GRE資料，但你可以提供有關成績表作補充資料用。
在申請階段，申請者只需上載印有大學正式印章的學業成績單掃描本和英文成績單。此階段暫時無需提交成績單正本和紙本證明文件。在收到有條件取錄時，你將需要依照錄取通知上的指示提交正本文件，以獲得最終的正式錄取通知書。
我們接受電子版的學業成績單，你可以安排以電郵提交，電郵地址為：asds@cuhk.edu.hk
個人陳述和簡歷不是申請的必要文件。您可以將它們作為補充文件上傳，但這不是必須的。
你可以在申請系統中修訂你的資料。然而，在申請階段過了某個指定時間便不可以再作修改。如果你希望作出修訂，請電郵聯絡我們 (asds@cuhk.edu.hk)並提供以下資料：
- 姓名
- 申請課程
- 申請編號
- 身份證明文件編號
- 需要修訂的資料
是，你必須在繳交提供兩封保密推薦信。然而我們並沒有對諮詢人有任何特定要求，他們可以是學術界或非學術界人士，例如是工作上的上司或同事。
你須於申請系統中提交諮詢人的資料，包括他們的電郵地址 。系統將於翌日香港時間上午五時正向他們發出邀請電郵。你的諮詢人可以透過這封電子郵件內的連結和登入資料，完成和提交你的推薦信。你可以在申請系統中查看提交狀況，但你將無法看到兩封推薦信的內容。
如果你的諮詢人無法透過申請系統提交其推薦信，請以電郵聯絡我們。
我們現時並未設有學分轉移機制或學科轄免計劃。
申請按提交先後次序處理，入選面試名單的申請人將收到面試的電郵或電話邀請。
我們不會發出個別通知，申請人可於七月自行登入申請系統查看申請結果。
本課程由統計學系開辦，本學系獲政府資助。本課程並非由教資會整體補助金資助。
獲得取錄的學生
本課程現時並沒有為學生提供貸款或財務資助。學生可向其他單位尋找財務資助，例如是學生資助處的擴展的免入息審查貸款計劃。