人工智能（AI）機能日益強大，應用範圍更已滲透到日常生活各個層面，背後牽涉到電腦高速運算與海量數據的處理。身處大數據年代，倘若能夠同時精通電腦科學及統計學的知識，事業發展自然無往而不利。香港中文大學統計學系聯同計算機科學與工程學系，於2022年推出「計算數據科學學士學位」課程，透過跨學科專業培訓，培養學生成為「雙科」專才，把握數據科學與大數據帶來的機遇。
中大統計系助理教授陳健威博士形容，「面對大數據，統計學知識如大腦，構思最理想的統計模型以分析數據及模擬未知的將來；計算機科學則為手腳，執行高速、高頻、高效的海量運算，兩者密不可分。」「計算數據科學學士學位」課程讓學生同時掌握統計學與計算機科學兩大專業範疇的知識和技巧，從而使學生對最新的人工智能算法不僅知其然，而且知其所以然，有助「計算得快而準」。
糅合兩大學科知識 四大專修自由選讀
課程經過精心設計，理論與實務並重。中大統計系副教授魏穎穎指，學生在首兩個學年會修讀統計學及計算機科學兩個專業的基礎科目，打下堅實的數學、統計理論和編程基礎；在三年級，學生修讀抽樣調查方法、數據挖掘、人工智能、機器學習、深度學習、分布式和並行計算、雲端計算和儲存等核心科目，同時可因應興趣及發展路向，在四個專修範疇中，選修其一。
四個專修範疇包括計算「計算數據科學」、「計算物理」、「計算醫學」及「計算社會科學」。「計算數據科學」適合有志升讀哲學碩士或博士學位課程的學生選修，從中涉獵研究方法和技巧；「計算物理」除了教授物理學知識外，還會教導學生利用數據去探索物理學課題，如黑洞及暗物質研究等；「計算醫學」則包括在基因數據、醫療影像數據及疫情期大派用場的流行病學數據分析，如傳染病的人數追蹤及推算等；「計算社會科學」教學生怎樣將數據分析應用於社交網絡分析、犯罪學及公共政策方面。另外，學生到四年級時，必須以一年時間，完成畢業專題研究，鑽研真實題材，結合四年所學。
陳博士留意到修讀該課程的學生有一些共同特質，「他們對數學具興趣，對數字敏感，亦喜歡編寫程式，而且相關基礎知識紮實、求知欲強。」由於課程涉及兩個學科，學習相對緊湊。他形容，連同四個專修範疇，學生在四年學習生涯內，如同修讀2.5個學科。「一年級學生已經修讀部分高年級的進階課程，他們基本上都掌握到，部分表現甚至比二年級學生出色。」
全方位支援 助規劃學術與職涯路向
為適時照顧學生的學習需要，兩個學系聯手提供「Academic Advisor」支援，每名學生都會有兩位不同學系導師跟進其學習進度和給予職業發展建議等。魏穎穎副教授指：「曾有學生電腦知識及能力較高，會建議他們早點修讀一些高年級的進階課程，因材施教可鼓勵學生學習。由於兩個學系合辦課程，行政安排上，例如增加課程名額，能作彈性處理，因此會盡量滿足學生個別的求學需要。」
另外，由於課程由兩個學系合辦，學生能同時使用兩個學系的資源，如在暑假時參與不同教授主持的研究項目，同時也可申請兩個學系的獎學金。
實習機會多 畢業生具競爭優勢
除了課堂學習外，學生還有機會參與工作實習。兩個學系分別獲不同機構的實習職位，包括政府統計處、中文大學臨床研究及生物統計中心、傳媒機構、大型零售商、金融管理局、銀行、資訊科技公司及網絡供應商等。陳博士指，「人工智能」作為近年熱話，有學生實習時已有機會運用「人工智能」技術，抽取手寫單據上的資料，與原有數據作對比。
他續稱，實習機會多之餘，畢業後的出路亦廣，可勝任不同行業的工作，還甚具競爭力。「完成課程後，畢業生具備兩個學科——統計學及計算機科學知識及技術，並能融會貫通，競爭力大大提升，基本上多一倍的求職機會。他們懂得統計模型，又懂得計算機科學，以往要由兩個專業去完成的複雜工作，現在由我們一個畢業生就能獨立完成，市場渴求這類專才。」
魏穎穎副教授補充，畢業生擁有多方面的學術知識，亦有助他們將來從事管理工作，管理各種專才。此外，她指學生畢業後，亦可考慮升讀哲學碩士或博士學位課程，繼續深造。
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課程資料
課程名稱及聯招編號
計算數據科學學士學位課程（JS4416）
最低入學要求
‧ 英文達4級或以上；
‧ 中文達3級或以上；
‧ 數學達4級或以上；
‧ 公民與社會發展科達標；
‧ 兩科選修科達3級或以上
註：
‧ 比重較高科目為數學、數學延伸部分（單元1或2）、經濟、生物、化學、物理、資訊及通訊科技
‧ 設有面試以了解學生對該學科的潛能及興趣
查詢
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