香港留学统计专业有哪些著名院校

今天合力留学网小编整理了香港留学统计专业有哪些著名院校相关信息，希望在这方面能够更好的大家。

本文目录一览：

• 1、香港留学统计专业有哪些著名院校
• 2、美国留学计算机专业分类有哪些
• 3、留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业

香港留学统计专业有哪些著名院校

我为大家带来香港留学统计专业有哪些著名院校，希望对出国留学的同学有所帮助。想了解更多留学精彩内容，为你详细解答。

1.香港大学：Master of Statistics

港大的统计专业始建于1987年，截止至2014年已经有近650名毕业生，其中不乏世界500强的精英!此专业分为风险管理和数据分析两个主题，同时补强学生的电脑分析能力。针对毕业后的职业规划，大多数毕业生为政府统计处人员、中学教员、医护界别、私人机构(银行金融、市场分析等)。专业每年招生60-70人，想要入读此专业的学生一定要有很好的数学成绩。

2.香港城市大学：MA in Quantitative Analysis for Business

工商数量分析，老师将其归为数学类专业有点牵强，这一点从“MA”的文凭便能看出一二。但根据课程设置可以看到大多数专业都和统计相关，这也是为什么老师在此推荐此专业原因。另一方面，分析能力越来越得到各大公司的重视，此专业能够提供的也正是此方面的培训，所以想从事管理层事务的学生们可以多关注一下这个专业。

3.香港城市大学：MSc in Mathematics for Finance and Actuarial Science

香港金融与精算数学，致力于培养学生在金融工程、精算和风险管理方向能力。录取的学生多数也是science或engineering的学士学位学生，总的录取标准也要比前三个专业低一些，在竞争激烈的港校中，能入读此专业绝对是物超所值的!

4.香港中文大学：MSc in Mathematics

香港中文大学的统计学专业偏向理论型，纯粹的数学专业，理论联系实际比较多，毕业后大多数从事金融经济工作。录取要求来看，达到学校最低要求的基础上，学习成绩会占有很大优势。申请者最好可以有相关项目工作!

5.香港科技大学：MSc in Financial Mathematics

香港金融数学专业，包括数理金融学、数学金融学、分析金融学，是利用数学工具研究金融，进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析，以求找到金融学内在规律并用以指导实践。科大将此专业直接归到数学系下面，可见其对数学要求之高!相应地，此专业的录取要求也很严格，面试的专业性是大多数专业无法比拟的，想申请此专业的学生一定要做好充分的准备。

6.香港理工大学：MSc in Applied Mathematics for Science and Technology

侧重精算和投资方向，此专业将课程延长至两年，也足以见得它的专业性。 合力留学网

7.香港理工大学：MSc in Operational Research and Risk Analysis

申请理工应用数学的学生，大多数也会申请此专业作为保底，课程开设于2013年，录取标准相对也不是很高。但随着不断地发展，老师认为此专业申请必然会愈加地难起来。运筹及风险分析近年来得到更多的重视，也成为了高管必须了解的领域。雅思6分，相关背景，好好准备面试，同学们的录取希望很高!

8.香港浸会大学：MSc in Operational Research and Business Statistics

可以拿到双学位的专业：香港浸会大学和英国肯特大学(肯特大学教授会来港教授，无需去英国学习)。借用学校的介绍吧“运筹与统计学因其精细化的知识体系，满足政府、企业、银行、市场调研公司和保险公司所需，该领域的毕业生正日渐成为就业市场的宠儿。然而，仅仅有运筹与统计学的相关知识远远不够，国际化的学术背景成为新时代专业人才的必备条件。如何在最短时间内让自己满足时代所需，走在行业前端?香港浸会大学运筹学及商业统计学双硕士学位课程成为满足所需的重要之选。”

美国留学计算机专业分类有哪些

给题主介绍全一点吧，计算机专业下的小专业，以及主要研究方向。

题主可以参考一下下面整理的一些方向的信息，其实对于硕士研究生来说是以上课为主，除了CMU把CS分成了二十几个细小的方向，其他学校基本上都是按照大类来申请，录取后除了规定的必修课以外，有很多方向的课供你选修，这时你需要根据你的职业方向来选择某个领域来学习，当然你也可以选修多个领域的课程。

如果是申请博士研究生的话，方向则需要在申请前就确定好。

目前肯定是 人工智能 比较火，但是我觉得火的方向不一定会适合每个人，重点还是要看你的兴趣点在哪里。

1. 人工智能 Artificial Intelligence

这个领域包含广泛的研究课题，包括知识表示，机器学习，计算机视觉，推理和机器人等。

知识表示（knowledge representation）：把知识按照一种有利于推理（得出结论）的方式表示出来。

机器学习（machine learning）：自动学习如何识别复杂模式并基于数据作出智能决策。

计算机视觉（computer vision）：使机器自动从图像和视频中提取信息并理解其中包含的视觉概念。

推理（reasoning）：学习推理的计算模型。

机器人（robotics）：工程学和机器人技术，以及它们的设计，制造，应用和结构配置。

2. 生物信息学和计算生物学 Bioinformatics and Computational Biology

生物信息学（Bioinformatics）：研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释 。

计算生物学（Computational Biology）：开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术,并用于生物学研究 。

3. 系统与网络 Systems and Networking

（1）网络与分布式系统（Networking and distributed systems）：移动通信系统，无线网络协议（wireless protocols），Ad-hoc网络，服务质量管理（Quality of Service management，QoS），多媒体网络，计算机对等联网（peer-to-peer networking, P2P），路由，网络模拟，主动队列管理（active queue management, AQM）和传感器网络（sensor networks）。

（2）操作系统（Operating system）：分布式资源管理，普适计算（ubiquitous computing/pervasive computing）环境管理，反射中间件（reflective middleware），中间件元级操作系统（middleware “meta-operating systems”），面向对象操作系统设计，允许单个用户与多计算机、对等操作系统服务交互的用户设计，上下文敏感的分布式文件系统，数据中心的电源管理，文件/存储系统，自主计算（autonomic computing），软件健壮性的系统支持以及数据库的系统支持。

（3）安全（Security）: 隐私，普适计算，无线传感器（wireless sensors），移动式和嵌入式计算机，规范，认证，验证策略，QoS保证和拒绝服务保护，下一代电话通讯，操作系统虚拟化和认证，关键基础设施系统，例如SCADA控制系统和医疗，消息系统，安全网关，可用性安全。

（4）实时和嵌入式系统（Real-time and embedded systems）：开放式实时系统，Qos驱动的实时调度和通信协议，控制设计和实时调度整合，实时、容错和安全协议整合，网络化器件和智能空间的鲁棒动态实时构架。

4. 理论与算法 Theory and Algorithms

计算机理论研究主要集中在算法和数据结构的设计与分析，以及计算复杂性的研究。

具体包括最优化（optimization），计算几何和拓扑（computational geometry and topology），近似算法（approximation algorithms），密码（cryptography）和安全计算（secure computation），网络设计（network design），数据挖掘（data mining），机器学习（machine learning），有限元网格生成（finite-element mesh generation）和自动化软件验证（automatic software verification）。

5. 编程语言 Programming Languages

该领域的研究包括计算机语言的设计与实现，其目标是同时提高开发人员的开放效率和软件质量。包含如下一些课题：

（1）程序语言设计和实现（Programming Language Design and Implementation）：编译器优化（Compiler optimization），语义（Semantics），即时编译器（JIT complier），域特定语言（DSL：Domain-specific languages）。

（2）编程环境和工具（Programming Environments and Tools）：监控（Monitoring），程序员搜索引擎（Programmer search engines），基于模型的设计（Model-based design）。

（3）程序分析和验证（Program Analysis and Verification）：模型检测（Model checking），静态和动态分析（Static and dynamic analysis），定理证明（Theorem proving），实时系统的任务调度分析（Schedulability analysis for real-time systems）。

6. 数据库与信息系统 Database and Information Systems

包括以下研究内容：

（1）数据库（Database）：数据模型，数据查询、集成，各种数据库系统的设计、实现等。

（2）数据挖掘（Data Mining）：从数据中提取模式的处理过程。它在很多领域有广泛的应用，例如市场营销、监测、入侵检测和科学发现。数据挖掘和机器学习很相关，但是数据挖掘更关注实际应用。

（3）信息检索（Information Retrieval）：研究如何提取各种媒体（文本、音频、视频等，目前的研究以文本居多）中的信息，同时还搜索与之关联的数据库和万维网。

（4）自然语言处理（Natural language processing）：构建一种可以分析、理解和生成自然语言的计算机系统。研究课题包含自动摘要（automatic summarization），语篇分析（discourse analysis），机器翻译（machine translation），命名实体识别（named entity recognition），自然语言生成（natural language generation）和语音识别（speech recognition）等。

7. 图形学与多媒体 Graphics and Multimedia

图形学的研究包含对自然景象的建模和动画生成（modeling and animation of natural phenomena），计算拓扑学（computational topology），图形硬件的使用（graphics hardware utilization），渲染（rendering），网格处理和简化（mesh processing and simplification），形状建模（shape modeling），曲面参数化（surface parameterization）和可视化处理（visibility processing）等。

多媒体研究包括图像处理（image processing），视频处理（video processing），音频分析（audio analysis），文本检索和理解（text retrieval and understanding），数据挖掘和分析，以及数据融合（data fusion）。因为多媒体数据包含不同格式的数据（如文本，音频，视频），所以它的研究包含很多不同领域的技术和理论。

8. 人机交互 Human-Computer Interaction (HCI)

HCI主要研究人和计算机之间的交互。它通常被认为是计算机科学、行为科学、设计及其他相关领域研究的交叉学科。

研究课题包括：

(1) 上下文感知计算（Context-aware computing）: 行为分析，智能空间（Smart Spaces），定位感知系统（Location-aware systems），隐私技术。

(2) 感知人机界面（Perceptual Interfaces）：基于视觉的界面（Vision-based interfaces），语音和话语界面（speech and discourse interfaces）。

(3) 协同和学习（Collaboration and Learning）：基于模式的编辑工具（Pattern-based authoring tools），ESL (English as a second language) 学习，群组协同技术（group collaboration technologies），包含按地理分布的远程沉浸协同（geographically distributed tele-immersive collaboration）等。

(4) 验光和人的视觉模拟（Optometry and Human Vision Simulation）：计算机辅助的角膜建模和可视化，医学成像（medical imaging），手术仿真的虚拟环境（virtual environments for surgical simulation），仿真渲染（vision realistic rendering）。

希望我的回答可以帮到题主。

留学美国数据学：解析大数据时代最热门专业

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留学美国数据学: 解析大数据时代最热门专业摘要：本文通过对留学美国数据学专业的分析，探讨了其在大数据时代的重要性和热门程度。从就业前景、学术研究、专业发展等多个角度论证了选择数据学专业的益处，并总结了留学美国数据学专业的价值。
1. 就业前景: 大数据行业的快速发展近年来，大数据行业迅猛发展，对数据科学家和分析师的需求日益增加。留学美国数据学专业提供了全面的数据技术和分析实践训练，培养了大量高质量的专业人才。毕业生可以在科技公司、金融机构、咨询公司等各个领域找到丰富的就业机会。
2. 学术研究: 开展前沿数据科学研究美国作为数据科学研究的重要中心之一，拥有众多顶尖大学和研究机构，为留学生提供了优质的学术环境和资源。留学美国数据学专业的学生可以参与各类科研项目，开展前沿研究，与国际一流的学术团队合作，为数据科学领域的发展贡献自己的力量。
3. 专业发展: 多样化的职业道路选择留学美国数据学专业毕业后，学生可以选择多个职业道路。他们可以成为数据科学家，在企业中应对复杂的数据挑战，为决策提供科学支持。他们也可以成为数据工程师，负责大规模数据处理和分析的技术实施。此外，他们还可以成为数据分析师、机器学习工程师等，将数据技术与不同领域的应用相结合。
4. 课程设置: 全面系统的数据学培养留学美国数据学专业的课程设置涵盖了数据科学的方方面面。学生将学习数据挖掘、机器学习、统计学、数据库管理等基础课程，并有机会选择相关领域的专业选修课程。通过全面系统的学习和实践，学生可以掌握数据处理与分析的核心能力。
5. 跨学科合作: 数据科学的交叉融合留学美国数据学专业注重跨学科的合作与交流。学生可以与其他领域的学生和专家合作，探索数据科学与社会科学、生命科学、经济学等各个领域的结合点。通过交叉融合，数据学专业的学生可以在解决现实问题中发挥更大的作用。
总结留学美国数据学专业是大数据时代最热门的专业之一。该专业具有广阔的就业前景，为学生提供了全面的学术研究和专业发展机会。通过课程设置和跨学科合作，学生可以获得全面系统的数据学培养，掌握数据科学的核心能力。留学美国数据学专业为学生提供了深入了解和应用大数据技术的机会，将为他们的未来职业发展打下坚实的基础。

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以上就是合力留学网小编给大家带来的香港留学统计专业有哪些著名院校全部内容，希望对大家有所帮助！