该课程旨在通过将先进数据科学技术与可持续性领域的深刻洞见相融合，培养学生理解并应对紧迫环境挑战的能力。由统计与数据科学系和基于自然的气候解决方案中心联合开设，并与生物科学系深度合作，此课程特别适合具备扎实量化背景或拥有环境科学、生命科学相关经验的学习者。毕业生将掌握运用数据驱动方法解决可持续性问题的专业技能，为投身环境分析、政策制定、咨询咨询以及气候解决方案研究等领域开辟职业发展通道。
课程设置：
核心课程（20学分）
DSS5101 可持续性原则（4学分）
DSS5102 高级回归与时间序列分析（4学分）
DSS5103 地理空间数据分析（4学分）
DSS5104 机器学习与预测建模（4学分）
DSS5201 数据可视化（4学分）
选修课程（20学分）
DSS5105 实践数据科学项目（4学分）
DSS5202 可持续系统分析（4学分）
DSS5203 可持续金融与投资中的ESG数据（4学分）
DSS5210 研究/产业项目 I（4学分）
DSS5211 研究/产业项目 II（4学分）
ST5218 金融高级统计方法（4学分）
ST5225 网络统计分析（4学分）
BL5102 环境科学（4学分）
BL5313 粮食安全与可持续性（4学分）
SPH5201 传染病防控（4学分）
SPH5205 城市疫情管理（4学分）
DBA5107 银行业数据分析（4学分）
DBA5109 量化风险管理（4学分）
学生必须通过以下三门课程中的至少两门：DSS5202, DSS5203, BL5102
毕业要求：
40学分
项目时长：
1.5年
项目学费：
28W+人民币（5.2W+新币）
申请要求：
定量学科（如数学、工程学、统计学、计算机科学、物理学或经济学等）或
环境科学、生命科学等相关非定量学科，若辅修或第二主修为定量学科，并能体现突出的分析能力
语言要求：
托福85/ 雅思6.0