神仙岭修仙令 | 数据科学硕士项目研究生为你分享大学时光
编者按
“蛟龙得云雨，终非池中物。”2019年，香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目第一批硕士毕业生自信又从容地开始人生新的旅程。2020年秋季，项目将挥别第二批共计60名优秀学生。
“神仙岭修仙令”为系列推文将为大家带来研究生的分享。第一期，让我们一起看看数据科学理学硕士项目五位校友——吴锴、邰昕怡、陈力群、徐宁和陈思彤的大学时光。
吴锴
2017级研究生
本科：中央财经大学国际经济与贸易专业
现就职于上海交通银行总行
优秀学业奖学金获得者
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我是香港中文大学（深圳）数据科学理学硕士项目的第一届学生吴锴，本科毕业于中央财经大学。起初我想要申请的是金融项目，在机缘巧合之下认识了一位数据科学的项目老师。通过和他的沟通，我开始了解数据科学的项目设置，并开始对数据科学理学硕士项目有了期待。另外，我认为进行实证研究需要技术支持，且对数据分析的知识也非常感兴趣。综合考虑之下，我最终选择了数据科学这个项目。
学校采用学院和书院分开管理的制度，各司其职，又在方方面面保障学生的校园生活。我在第二年有幸成为了学勤书院的tutor。书院老师和院长会对学生问题进行第一时间的反馈，日常也会开展电影观影、客家文化传播等活动。这让我对书院老师和学生有了更全面地了解，也让我对于责任和关怀有了更深层次地认识。
项目的课程设置正日趋完善。并非理工科专业出身的我在学习初期较为吃力，需要花时间自主补习数学和编程知识。我很喜欢这里的教学氛围。传统院校的教授和学生多止步于师生关系和服务关系，而在这里，教授和我们的关系很亲近，不仅可以在tutorial的时间向教授请教课业问题，还可以在课余时间和教授一起登山、一起吃饭。我很喜欢张寅教授和Sergios Theodoridis的授课方式，深入浅出，清晰易懂。两位都是老教授了，但上课仍能够感受到两位的热情，这让我很感动。我还很感谢张博辉教授，他在我存在困惑的时期，愿意为我解答困惑。
在2018年初，我便大致决定了工作方向，实习期间也在这方面进行摸索，最终毕业后也选择了最满意的工作。回顾过去两年时光，感谢研究生阶段遇到的朋友们，感谢项目为我提供的转变机会。抓住机会，活在当下。
邰昕怡
2017级研究生
本科：大连理工大学信息系统专业
现就职于Shopee（新加坡）
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在数据科学理学硕士项目的第二年，学生需要做一个毕业设计项目：Capstone Project。这个项目旨在让同学能将学过的知识运用到实际当中。昕怡认为，Capstone Project是学习与实践很好的桥梁，因为他们在实践中会发现，工作中遇到的问题跟学习是不太一样的。实际工作更关注低成本高效率解决问题，而且现实中遇到的数据质量往往不高，问题更加复杂。Capstone培养了学生将所学知识灵活运用到实际生活的能力，这让他们未来在着手工作时要轻松一些。
在最后一个学期的时候，一部分同学在实验室帮老师做研究，一部分做实习为就业做准备。数据科学提供的实习机会让她偶然之间听说了Shopee这个公司，从而开始了新的旅程。Shopee是东南亚最大的电商公司，总部位于新加坡，在中国深圳和上海都设有分部，母公司是新加坡Sea Group。邰昕怡目前所负责的岗位是Data Scientist, 相当于国内的算法工程师。
工作近一年，她发现学校里学习的知识是能真正用到与之匹配的工作上的。比如说数据科学分为两个专业方向：大数据分析方向和商业分析方向。她本人选择的是大数据分析方向，选课的时候也是选择类似于数据挖掘、优化和编程类课程，所以找工作也是找与此相关联的岗位。并且会发现有意思的是，以前在学校里学习的以为没什么用处的知识，工作中其实也非常实用。
陈力群
2018级研究生
本科：纽约州立大学石溪分校应用数学与统计学和科技系统管理双专业
海外实习奖学金获得者
数据科学理学硕士项目自建立以来， 就与CMCRC（Capital Markets Cooperative Research Center）有着密切的合作关系。CMCRC（悉尼）每年会给数据科学的学生提供暑期海外实习的机会，让同学能在自己感兴趣的领域积累工作经验的同时，也能体会在不同文化背景下的生活。作为第一位到CMCRC（悉尼）实习的“先锋者”，陈力群分享了为期一个月的实习经历。
陈力群实习公司位于岩石区(The Rocks)
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到悉尼的第二天，我与Financial Analytics的林老师和Renee老师取得联系，了解即将开始的实习内容和注意事项。我是MQD (Market Quality Dashboard) Team里唯一的实习生。主管友善又细致，并会根据个人能力合理地安排的实习工作内容。组里老师们的耐心指导，我可以迅速地适应陌生的工作环境。
我的主要任务是基于MQD的工作流程（ETL）完成相应的工作，包括股票新闻爬虫步骤知道说明的撰写（Extract），股票市场特定数据指标的计算（Transform）以及各股票市场数据指标的可视化呈现（Loading）。其实，用一个月的时间想要掌握整个ETL的具体操作流程是不太可能的，但是林老师细心地选取了各流程中的重点让我进行操作训练。
工作日的时候，大家都会一起吃午饭聊聊天，天气好的时候偶尔还会围着公司附近绕一圈顺便买一杯咖啡，然后开始下午的工作任务；每周五的下午，公司都会有茶会，大家聚到阳台上，看风景、吃茶歇，沟通各自的工作与生活。实习期间，林老师还带我参观了NASDAQ (纳斯达克) 和ASX (澳大利亚证券交易所) ，我的好奇心得到了充分的满足。实习的这段时间，每天的生活充实又可爱，虽然只有短短一个月，但这段回忆对我来说是非常珍贵、非常特别的。
徐宁
2019级研究生
本科：对外经济贸易大学
信息管理与信息系统专业
（金融双学位）
入学奖学金获得者
目前在腾讯CSIG在线教育部数据科学与智能组实习
参赛经历：
2019年11月
腾讯 NEXT IDEA高校游戏创意制作大赛”优胜奖
2019年8月
2019中国高校计算机大赛——微信小程序应用开发赛”全国总决赛二等奖
2019年6月
中国高校计算机大赛--微信小程序应用开发赛全国总决赛华北赛区三强
2018年2月
美国大学生数学建模竞赛H奖（国际二等奖）
2017年12月
“数创杯”全国大学生数学建模挑战赛全国二等奖
2017年10月
第十三届全国大学生“新道杯”模拟经营大赛北京总决赛一等奖
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仲夏以后，每次徐宁站在港中大（深圳）的校门前，准会想起夏令营第一次跑来这里的那个遥远的下午。当时，世界对他来说就像是一道未解的谜题，每一个选择都将带来完全不同的命运走向。后来，他放弃复旦，选择了港中大（深圳）；放弃更火的CV和NLP，选择了深度强化学习作为研究方向；放弃滴滴的内推实习机会，选择自己开发微信小游戏。而今他所经历的充实的生活，也正是之前种种关键选择的衔接与延伸。
学校度过的时光让徐宁逐渐喜欢上了这里热心专业的教授，开朗有趣的同学，有山有水的环境，甚至思廷楼下天天晒太阳的懒猫。他很感谢学校提供的这么棒的学习和生活环境，也希望可以在这里做好走向社会的准备，继续努力下去，正如《三国志·周瑜传》中所言“蛟龙得云雨，终非池中物。”
陈思彤
2019级研究生
本科：中山大学经济学学士
目前在平安科技实习
实习经历：
2016年6月-8月 普华永道中天会计师事务所
2016年8月-9月 尼尔森市场研究有限公司
工作经历：
2016年9月-2017年2月 美世咨询有限公司
2017年7月-2019年9月 深圳市普联技术有限公司
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作为经济学本科生，毕业后我成为一名公司财务。随着工作的深入，我意识到传统的财务分析有时候不足以支持具体的业务分析、企业决策。我开始思考什么样的工作可以更加有效地支持业务预测未来的市场需求，防范风险，挖掘潜在趋势，抓住发展机会，为企业的发展创造价值。这些问题的答案毫无疑问指向了大数据、机器学习和人工智能等技术。于是，我开始寻求职业上的转型，希望搭上大数据这趟高速列车，这个时候，港中大（深圳）的数据科学理学硕士项目给了我这趟列车的宝贵车票。
在申请项目之前，我梳理了自己的诉求：1）希望培养核心能力：掌握并理解大数据相关、商业及金融分析等的理论及应用，并能熟练使用主流编程语言；2）完整的项目经历：可以深入参与一个以上的数据相关的项目；3）项目可以提供完善的就业指导及规划，丰富的业务和资源及实习机会。在比较各项目之后，港中大（深圳）的数据科学理学硕士项目成为我的最优选。
作为编程的青铜入门玩家，在暑课开始之前我的内心还是比较忐忑的，但从入学的第一天开始，这份忐忑逐渐被兴奋取代。每一天自己都像海绵一样在不停吸收新的知识，大脑一直在接受新事物，感受新刺激。教授们的讲课风格活泼有趣，将复杂晦涩的原理用通俗易懂的语言及现实生活中的例子解释清楚。此外，在课程里，编程基础不同的学生组成小组，互相帮助，共同完成项目。在这里我还遇见了不同背景的有趣的小伙伴，彼此分享自己的学习资源，专长领域，工作经验等。良好的学习及生活氛围，让我对接下来的学习及项目实践都更加有信心。
对我来说，港中大（深圳）的数据科学理学硕士项目就像一根魔法棒，开启了我人生旅程的新篇章。
·End·
分享暂告一段落，故事尚未终止。
祝愿每个同学，
在求学期间能惜时、慎独、求知，
在职场中能体现青年人的担当！
祝大家学有所成，前程似锦！
内容及图片由港中大（深圳）数据科学理学硕士项目提供
部分内容和图片由传讯及公共关系处提供
整理、排版 | 林洁洁（2017级理工学院、思廷书院）
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有赖于香港中文大学（深圳）数据运筹学相关的科研资源，数据科学学院自2020年7月1日成立起已建立了从本科到博士的完整培养体系，包括数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、统计学、金融工程四个本科项目；数据科学、金融工程两个硕士项目以及数据科学博士项目。数据科学中最前沿的核心课程如机器学习、人工智能等将贯穿各个项目，为本科生、研究生提供系统、前沿的数据科学方面的教育，拓宽学生的视野，打开未来数据科学研究与应用的大门。这些项目此前毕业的本科生大量前往世界顶尖大学继续深造，其中不乏斯坦福大学、麻省理工学院、哥伦比亚大学等世界最顶尖学府。
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