该课程旨在为具备数学、统计、物理、工程或计算机科学等扎实量化背景的人士提供数据驱动技术领域的高级专业培养。由数学系、统计与数据科学系以及计算机科学系联合开设，课程体系深度融合数学、统计与计算机科学的基础理论，以及机器学习与人工智能的前沿技术。学生将同步接触学术研究与行业视角，为未来在科技、金融、医疗及研究等领域担任数据科学、分析与人工智能的关键岗位做好充分准备，亦可继续攻读博士课程。
课程设置：
核心课程（20学分）
DSA5101 工业4.0大数据导论（4学分）
DSA5103 数据建模优化算法（4学分）
DSA5104 数据管理与检索原理（4学分）
DSA5105 机器学习原理（4学分）
DSA5106 深度学习：基础与技术（4学分）
选修课程（20学分）
数学系开设课程
DSA5201 数据科学与机器学习行业咨询与应用项目（4学分）
DSA5202 机器学习高级专题（4学分）
DSA5203 视觉数据处理与解析（4学分）
DSA5205 量化金融中的数据科学（4学分）
DSA5206 数据科学高级专题（4学分）
DSA5207 基于机器学习的文本处理与解析（4学分）
DSA5208 数据科学可扩展分布式计算（4学分）
DSA5209 大数据随机方法与推断（4学分）
MA4230 矩阵计算（4学分）
MA5232 建模与数值模拟（4学分）
MA5270 博弈论及应用（4学分）
QF5204 量化金融数值方法（4学分）
其他院系开设课程
CS4248 自然语言处理（4学分）
CS5224 云计算（4学分）
CS5228 知识发现与数据挖掘（4学分）
CS5344 大数据分析技术（4学分）
ST5201 数据科学统计基础（4学分）
ST5202 应用回归分析（4学分）
ST5225 网络统计分析（4学分）
毕业要求：
40学分（核心课程20学分+选修课程20学分）
项目时长：
1.5年
项目学费：
32W+人民币（5.8W+新币）
申请要求：
定量科学（如数学、统计学、物理学）、工程学或计算机科学专业
语言要求：
托福85/ 雅思6.0