<section data-role="outer"> <p align="justify" data-mpa-powered-by="yiban.io"><em>※ 本文為指南者留學原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系授權(quán)</em></p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section>文 | 指南者留學學員yyz_Jack</section> <section>香港科技大學BDT20fall在讀</section> </section> </section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">大家好，我是Jack，20fall通過指南者留學成功申請到了港科大的大數(shù)據(jù)科技（Big Data Technology，以下簡稱BDT）專業(yè)，并于今年9月份正式來到了香港。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">目前，我已經(jīng)在科大BDT專業(yè)學習了3個月，雖然因為疫情多少還是受到了一些影響（比如CV Workshop轉(zhuǎn)為了Zoom Meeting的形式），但總體來說在這里還是收獲良多的。今天，我就來給大家分享一下我在科大BDT專業(yè)三個月來的就讀體驗，希望可以為同樣想就讀這個專業(yè)的同學提供一些真實的參考。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606123924276.png" width="680" height="509" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-ratio="0.7490740740740741" data-w="1080" /></section> <p align="justify">&nbsp;</p> <section data-mpa-template="t"> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3><strong>一、科大BDT簡介</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p>&nbsp;</p> <p align="justify">科大BDT專業(yè)由科大工學院開設(shè)（就是那個在QS工程&amp;技術(shù)領(lǐng)域排名全球18，香港第1的工學院），作為學院里的王牌專業(yè)，科大BDT在校外也具有很強的競爭力，和港大的數(shù)據(jù)科學（DS）碩士項目一起，被列為<strong>香港地區(qū)Tier1的計算機與數(shù)據(jù)科學MSc項目</strong>。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606123965735.png" width="728" height="810" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-ratio="0.75" data-w="1080" /></section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">相信很多同學在選擇專業(yè)的時候也會在<strong>科大BDT和港大DS</strong>之間為難，其實我當時也曾想過為什么科大BDT不直接叫DS而要叫大數(shù)據(jù)呢？</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">這個問題后來在上易珂教授大數(shù)據(jù)計算這門課的時候得到了解答。據(jù)他說，當時的Program Director在命名這個專業(yè)的時候不想做得過于數(shù)學化，而想將<strong>CS為主導</strong>的概念貫徹到項目里，所以取名大數(shù)據(jù)科技。其實這種區(qū)別從開設(shè)BDT和DS的學系也能看出來，科大BDT是由計算機系主導的項目，港大DS則是數(shù)學/統(tǒng)計學院主導的，因此相對而言<strong>BDT的課程設(shè)置就會更偏實踐、代碼導向</strong>。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">作為實踐導向的專業(yè)，科大BDT學生<strong>在就業(yè)市場還是很有競爭力的</strong>，科大CSE系除了在計算機科學領(lǐng)域排名不俗外（去年Times計算機科學學科排名在世界17名左右，今年在31名），也很注重和工業(yè)界的接觸，校內(nèi)有很多和著名企業(yè)合作的實驗室，如<strong>微信-港科大人工智能聯(lián)合實驗室</strong>、<strong>港科大-迅雷區(qū)塊鏈聯(lián)合實驗室</strong>等等，合作項目也有很多，總體來說能提供給學生的實踐機會還是非常豐富的。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">雖然MSc的同學多以就業(yè)為主，但<strong>每年也有不少同學會選擇繼續(xù)深造</strong>。就<strong>申請港科大的PhD</strong>而言，我們可以通過Independent Project選心儀老師的項目，做出成績進一步&ldquo;套瓷&rdquo;，也可以通過課程以及其他活動接觸老師。此外，科大數(shù)據(jù)科學相關(guān)方向的PhD招生過程中教授們也會青睞一些讀完BDT專業(yè)的申請者。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify"><strong>生源方面</strong>，我身邊的同學主要來自985/211高校、中外合辦學校和境外高校的<strong>計算機/統(tǒng)計專業(yè)</strong>，其中<strong>最多的還是985/211高校（比例約為4:1）</strong>，<strong>GPA大都在85分左右</strong>（申請的同學如果GPA上稍差的話建議突出在實習/科研/競賽三個方面的突出表現(xiàn)，一般來說也會有一定的加分）。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section data-mpa-template="t"> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3><strong>二、課程設(shè)置</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">就讀BDT專業(yè)的學生共需要修滿30個學分（一門課3個學分），即10門課程，之后就可以申請畢業(yè)。一般來說，大部分同學會選擇在一年內(nèi)完成學業(yè)，那就意味著每學期都需要學習5門課程；如果想延長學習周期的話也可以選擇1.5年或者2年畢業(yè)，那每學期只需要選擇3-4門課程（我自己就是選擇的后者，明年應該還會和21fall的同學一起上課，有21fall決定來科大BDT的同學歡迎評論區(qū)留言私戳我~）</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124008247.png" width="680" height="227" data-s="300,640" data-type="png" data-ratio="0.33425925925925926" data-w="1080" /></section> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"></section> </section> </section> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124017765.png" width="728" height="948" data-s="300,640" data-type="png" data-ratio="0.8777777777777778" data-w="1080" /></section> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section>課程表</section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">目前我已經(jīng)上了一學期的課程，接下來我就從中選一些我接觸過的課來具體介紹一下BDT的課程。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify"><strong>◆Foundations of Data Analytics&nbsp;</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p align="justify">這門課程主要<strong>學習數(shù)據(jù)分析任務的主要過程</strong>，上半學期主講<strong>機器學習分析的方法</strong>，下半學期主講<strong>數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗</strong>等數(shù)據(jù)方面的理論。每堂課TA也會手把手教我們Python常用的package以及深度學習框架（TensorFlow等），<strong>對沒有Python和機器學習基礎(chǔ)的同學是一個很好的補課機會</strong>。在學期中我們還需要完成兩個數(shù)據(jù)分析相關(guān)的Project（一個個人的和一個小組的），組隊項目最后要進行匯報和報告撰寫。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124038808.png" width="728" height="810" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-ratio="0.75" data-w="1080" /></section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify"><strong>◆Big Data Computing</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p align="justify">這門課是Program Director易珂老師講的，主要介紹<strong>大數(shù)據(jù)框架Spark</strong>，也涵蓋了<strong>云計算</strong>等topic。這門課<strong>偏向編程</strong>，上課時教授會手把手教我們用Spark編程，quiz和考試編程的比重都很大。教授還要求我們做一個<strong>Term Project</strong>，我做的是實現(xiàn)一個基于Spark的數(shù)據(jù)分析服務，從大數(shù)據(jù)分析，到前后端搭建，最后到部署項目實現(xiàn)一個服務，鍛煉很大！總的來說，這門課能學到的還是很多。另外易珂老師的課講的真的很好！邏輯清晰又耐心，是我大學以來最喜歡的老師之一了。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify"><strong>◆Machine Learni</strong><strong>ng</strong></p> <p>&nbsp;</p> <p align="justify">選課一開始機器學習課就很搶手，還吸引了很多其他專業(yè)的同學來選。這門課可以說是<strong>這學期最硬核的課</strong>了。教授講的特別細節(jié)，課上涵蓋了大量的公式手推（沒錯這基本就是數(shù)學課），稍為走神就跟不上了。雖然叫機器學習課，但<strong>傳統(tǒng)統(tǒng)計機器學習部分只占比40%左右</strong>（因為其他課會涉及到統(tǒng)計機器學習），老師<strong>側(cè)重了深度學習</strong>，讓我們接觸到<strong>Transformer，BERT，GAN</strong>等相對偏前沿的知識。不僅如此，課下還有多次Assignment和Programming作業(yè)，以及一些Tutorials課和課外資料閱讀，從數(shù)量和深度來說難度都不小&hellip;&hellip;</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify"><strong>你以為這就完了嗎？</strong>還有<strong>Term Project</strong>等著你，project涵蓋了大量的自學和代碼工作，鼓勵做得新穎，比較具有挑戰(zhàn)性。如果這學期你看到一個BDT學生在圖書館學習，那么ta可能一半時間都在學這門課吧。但話說回來，這門課認真學是真的完全<strong>能建立起機器學習、深度學習的認知</strong>，能理解很多模型和算法，也是我這學期學到最多東西的課了吧。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124070125.png" width="500" height="485" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-ratio="0.97" data-w="500" /></section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">其他的幾門課也非常不錯，比如<strong>圖像處理課</strong>和文本挖掘課適合<strong>想走CV或NLP方向</strong>的同學去選；還有一門<strong>統(tǒng)計課</strong>，雖然我沒選但據(jù)同學說老師十分風趣，完全沒有傳統(tǒng)數(shù)學的枯燥性。還有一些沒選就不說啦。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">實際上下學期的課在我看來更為&ldquo;硬核&rdquo;，有<strong>Mathematical Methods for Data Analysis數(shù)學課</strong>，還有傳說中由陳雷大佬教的&ldquo;期末考試60個小時&rdquo;的<strong>K</strong><strong>nowledge數(shù)據(jù)挖掘課</strong>。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124091770.png" width="728" height="219" data-s="300,640" data-type="jpeg" data-ratio="0.2765151515151515" data-w="792" /></section> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <p align="right">科大坊間流傳著對這門課的傳言&hellip;&hellip;</p> </section> </section> <section></section> </section> </section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">此外選修課中還有比較<strong>貼近人工智能熱門方向</strong>的課比如<strong>NLP（自然語言處理）</strong>和<strong>Deep Learning Meets CV（深度學習與計算機視覺）</strong>；有一些比較有意思的課比如<strong>Data Visualization（數(shù)據(jù)可視化）</strong>和<strong>Parralel Programming（并行計算）</strong>；還有一些學術(shù)工業(yè)界新方向的Special Topic課，像<strong>Introduction to BlockChain（區(qū)塊鏈）</strong>，都值得選擇。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">總的來說，科大BDT的課程設(shè)置還是相當合理的。對于<strong>本科計算機的同學</strong>，在BDT課程中可以學到很多Data Science技術(shù)并且夯實Machine Learning和Deep Learning方面理論基礎(chǔ)；對于<strong>數(shù)學統(tǒng)計專業(yè)的同學</strong>，BDT的課程可以讓你得到很多AI和DS方向的實踐經(jīng)歷，提升代碼能力。就我而言，我本科是做軟件開發(fā)相關(guān)的，對數(shù)據(jù)科學以及人工智能方面的了解不算很深，也相對缺乏實踐經(jīng)驗。而BDT的課程恰好能夠帶給我這些方面的補充，給成為全棧的夢想添磚加瓦。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section data-mpa-template="t"> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3><strong>三、活動&amp;校友資源</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">除了課程，BDT專業(yè)也會舉辦很多的活動，幫助大家了解行業(yè)形勢以及為之后的就業(yè)做準備；比如前段時間就剛剛舉辦了<strong>線下的微眾銀行分享會</strong>，CSE的教授和工業(yè)界大佬們在會上分享了合作項目的進展與成果，討論了新技術(shù)的發(fā)展方向，讓我受益匪淺。</p> <p align="center">&nbsp;</p> <p align="justify">在眾多活動中，讓我印象最深的是BDT的<strong>Alumni Sharing</strong>，和我想象中的&ldquo;走個過場&rdquo;不同，BDT專業(yè)的學長/學姐們都很熱情且積極，不僅分享量了很多碩士期間學習規(guī)劃上的心得，還<strong>分享了很多求職方面的建議和資源</strong>（求職筆面試、所在公司介紹、工作經(jīng)驗等等），比原計劃的分享時間超了足足一個多小時！</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">最近聽說前幾屆的學長/學姐也在積極構(gòu)建BDT的校友網(wǎng)絡組織，旨在給所有在BDT項目的同學提供更多和校友交流的資源，相信不久的將來的BDT同學們能得到到更多的Alumni Connections，期待！</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section data-mpa-template="t"> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <section> <h3><strong>四、寫在最后</strong></h3> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> </section> <p>&nbsp;</p> <p align="justify">回首在科大的幾個月，似乎一直專注于課業(yè)上，月代碼量也是創(chuàng)下了近一年的新高；相比本科階段經(jīng)常參加社團、打比賽、旅游的豐富生活，在科大BDT這3個月的生活可以說是很單調(diào)了。不過，我倒覺得這樣挺好的，這種專業(yè)的學習模式和勁頭也正是現(xiàn)在的我所需要的。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">總的來說，雖然這里的課業(yè)比較繁重，但這里豐富的學習資源、耐心的老師、超級無敵解壓的圖書館海景、認真上進的同學&hellip;&hellip;也都讓我受益匪淺。我也會繼續(xù)和大家一起努力，慢慢變成更加優(yōu)秀的我們。</p> <p align="justify">&nbsp;</p> <section><img src="http://info.compassedu.hk/sucai/content/20201123/1606124124629.png" width="728" height="647" data-s="300,640" data-type="png" data-ratio="0.7656804733727811" data-w="845" /></section> <p align="justify">&nbsp;</p> <p align="justify">以上這就是我這幾個月在科大BDT的就讀體驗了，希望能給大家提供有用的信息，也祝愿大家都能申請到心儀的學?！?lt;/p> <section data-mpa-template="t"> <section data-mpa-template="t"> <section></section> </section> </section> <section data-role="paragraph"> <p>&nbsp;</p> </section> </section>