大數據就在生活當中。天氣預測、網上學習，以至我們現時經常使用的串流平台、社交平台等等，日常生活一直充斥大量數據。數據背後，蘊藏的是海量訊息、啟示及商機，如能有效分析，可轉化「冷冰冰」的數據成有意義的內容，有助創新，推動社會發展。有見社會演變及需求，香港中文大學統計學系聯同計算機科學與工程學系，在2022年，首年推出「計算數據科學學士學位」課程，藉兩個學科，培養優秀學生成為「雙科」專才，配合大數據時代下的人才需求。
精心設計課程 培育雙科專才
「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。」中大統計系助理教授陳健威博士指，「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」。
中大統計系副教授魏穎穎表示，課程經過精心設計，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，同時學生可因應興趣及發展路向，在四個專修範疇中，選修其一。
四大專修範疇 須完成畢業專題研究
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」主要為有志升讀哲學碩士或博士學位課程的學生而設，做好研究準備；「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」則主要把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，到四年級時，學生必須以一年時間，完成畢業專題研究，鑽研真實題材，結合四年所學。
收生成績高 學生求知欲強
去年院校招收首屆學生，人數25人，競爭激烈。參考2022年JUPAS入學成績的下四分位數（Lower Quartile），學生主科成績基本達4或5級，當中數學達5**級。陳博士指，雖然課程嶄新，但吸引了很多優秀本地生選讀。此外，亦有來自其他亞洲地區的學生，例如內地、印度、馬來西亞、泰國等。
陳博士留意到首屆學生有一些特質，「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同學出色。」
因材施教 滿足個別求學需要
為適時照顧學生的學習需要，兩個學系聯手提供「Academic Advisor」支援，每個學生都會有兩位不同學系老師跟進學習進度、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 畢業出路廣
課程理論與實踐並重，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。「人工智能」作為近年熱話，陳博士指，有系內學生實習時，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。
實習機會多之餘，陳博士指，畢業生出路廣，可投身不同行業，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）
2023年度最低入學要求
‧ 英文達4級或以上；
‧ 中文達3級或以上；
‧ 數學達4級或以上；
‧ 通識達2級或以上；
‧ 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、組合科學、資訊及通訊科技、英文
‧ 設有面試以了解學生對該學科的潛能及興趣
查詢
電話：3943 7931、3943 4269
電郵：statdept@cuhk.edu.hk / ug-admiss@cse.cuhk.edu.hk
網址：http://www.cdas.cuhk.edu.hk
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