香港城市大学MSDS选课攻略：Data Science硕士哪些课最值得选？

　　对于刚入学City University of Hong Kong MSDS(Master of Science in Data Science)项目的同学来说，最容易焦虑的事情之一就是：“到底该怎么选课?”

　　很多人一开始会以为“随便选够学分就行”，但真正开始上课后才发现：

　　有些课 workload 极重

　　有些课 coding 占比很高

　　有些课给分严格

　　有些课虽然难，但含金量高

　　还有些课看起来高级，其实非常吃数学基础

　　因此，港城MSDS选课绝对不是“哪个时间合适选哪个”，而是需要根据：

　　自己背景

　　就业方向

　　coding能力

　　GPA目标

　　进行组合。

　　这篇文章会直接从实际体验角度，详细讲清：

　　港城MSDS核心课程情况

　　推荐优先选择的课程

　　哪些课更适合0基础

　　哪些课容易翻车

　　常见选课搭配方案

　　尽量避免“泛泛而谈”。

　　港城MSDS课程整体特点

　　在City University of Hong Kong，MSDS整体属于：

　　偏应用型数据科学项目

　　coding占比不低

　　project和assignment很多

　　部分课程理论性较强

　　很多同学最大的误区是：

　　“Data Science = 学AI”

　　实际上港城MSDS前期会涉及大量：

　　Statistics

　　Machine Learning

　　Database

　　Python

　　Data Mining

　　Optimization

　　如果数学和编程基础比较薄弱，选课一定要控制难度。

　　港城MSDS比较推荐的课程

　　下面是很多MSDS学生实际反馈中，相对值得选的课程。

　　1. CS5481 — Database Systems

　　这是很多人都会推荐的一门。

　　课程内容包括：

　　SQL

　　relational database

　　normalization

　　transaction processing

　　特点：

　　实用性很强

　　workload相对可控

　　对找工帮助大

　　难度中等

　　如果未来想走：

　　Data Analyst

　　Data Engineer

　　BI方向

　　这门课非常建议选。

　　而且相比纯算法课：

　　对数学要求没那么高。

　　2. CS5483 — Data Warehousing and Data Mining

　　港城MSDS里非常典型的一门“数据科学核心课”。

　　主要内容：

　　clustering

　　classification

　　association analysis

　　data preprocessing

　　这门课最大的特点是：

　　非常贴近实际数据分析。

　　很多project都是真实数据处理。

　　优点：

　　含金量高

　　面试常见知识点

　　对以后做machine learning帮助大

　　但要注意：

　　coding量不算低。

　　3. CS5489 — Machine Learning

　　这是很多人必选的一门。

　　课程会涉及：

　　supervised learning

　　regression

　　SVM

　　neural network基础

　　优点：

　　ML核心课

　　对就业帮助明显

　　技术含量高

　　但缺点也很明显：

　　数学要求高

　　Python基础差会很痛苦

　　assignment比较耗时间

　　如果：

　　完全0 coding基础

　　线代概率论薄弱

　　建议不要第一学期直接硬上。

　　4. MA6629 — Computational Statistics

　　这门课很多中国学生评价不错。

　　课程内容偏：

　　statistical modeling

　　simulation

　　statistical computing

　　优势：

　　相比纯CS课节奏更稳定

　　理论和应用平衡

　　给分通常还不错

　　比较适合：

　　未来想做DA

　　想保GPA

　　不想全是高强度coding

　　的同学。

　　5. CS5346 — Information Retrieval

　　这门课属于：

　　“ workload不轻，但性价比高 ”

　　会学：

　　search engine

　　text mining

　　recommendation

　　很多内容其实和：

　　NLP

　　搜索算法

　　推荐系统

　　相关。

　　如果以后想做：

　　AI

　　推荐算法

　　NLP方向

　　这门课值得选。

　　0基础学生怎么选课最稳?

　　很多刚进入City University of Hong Kong MSDS的同学：

　　本科不是CS

　　coding不强

　　转专业申请

　　数学基础一般

　　这种情况下：

　　第一学期千万别“全选硬课”。

　　比较稳的组合：

　　CS5481 Database Systems

　　MA6629 Computational Statistics

　　一门偏project型课程

　　这样压力不会直接爆炸。

　　不建议第一学期硬选的课程

　　以下课程很多人容易翻车：

　　高强度Machine Learning类

　　原因：

　　assignment耗时

　　数学要求高

　　debug时间极长

　　很多人低估了：

　　“写代码”消耗的时间。

　　纯理论统计类

　　如果：

　　概率论基础差

　　不熟悉统计推导

　　会学得非常痛苦。

　　港城MSDS选课一个重要原则：不要只看“水不水”

　　很多同学只问：

　　“哪门水?”

　　但真正重要的是：

　　“投入产出比”

　　有些课虽然轻松：

　　学不到东西

　　面试用不上

　　project含金量低

　　反而会影响后续找工。

　　因此建议：

　　至少保留1–2门真正核心技术课

　　不要全选“保命课”

　　什么时候最容易后悔选课?

　　很多人在：

　　开学第3周

　　第一次assignment后

　　开始崩溃。

　　因为港城MSDS很多课：

　　平时感觉还行，

　　真正难的是：

　　project + deadline堆在一起。

　　所以选课时一定要看：

　　assignment数量

　　coding占比

　　group project比例

　　而不是只看课程名字。

　　FAQ 常见问题

　　Q：港城MSDS第一学期建议选几门课?

　　A：大部分学生会选择3–4门。如果是转专业或coding基础较弱，建议先控制workload，不要一开始就满负荷。

　　Q：港城MSDS最推荐的课程有哪些?

　　A：很多学生会优先推荐：

　　CS5481 Database Systems

　　CS5483 Data Warehousing and Data Mining

　　CS5489 Machine Learning

　　这些课程对后续就业帮助比较明显。

　　Q：0基础适合直接选Machine Learning吗?

　　A：不太建议。如果Python、线代和概率论基础较弱，第一学期直接选ML压力会非常大。

　　Q：港城MSDS课程压力太大怎么办?

　　A：在City University of Hong Kong，MSDS整体节奏本来就比较快，尤其是project和assignment集中时压力会明显增加。

　　有些学生在课程跟不上、project推进困难或者临近考试时，也会参考像海马课堂这样的课程辅导资源，帮助梳理知识点、完成coding项目或进行考前复习。