课程要求 (2024-25 入學)

本学科结合社会科学理论与现实情况，并提供统计学、社会数据分析、演绎和演示的综合培训。学生需通过必修科目针对量化方法学和社会科学模型所提供的基础训练、选修科目所提供的高阶方法学训练以及针对社会科学专题的深入探讨，和焦点研习中把理论知识应用到自选题目并进行分析。社会科学的专题课程将包括社会学、政治社会学、经济学经济学和其他学科，而方法选修课则涵盖社会科学部、数学部和其他学系所开设的课程。
 

找出及管理数据
设计并进行分析
解释和呈现结果

 
此学科能让学生于首两个学年获得基础训练，于第二及第三个学年透过自选科目中的实验课程建立独立分析经验，继而展示其设计能力并于焦点研习中发挥及交流成果。
 
 

▌课程必修科目（63-66学分）

以下为本科的2024-25年度入学的学生课程要求，所有课程资讯以英文版为准。

  • SOSC1050 Introduction to Social Science Research [3 credits]
  • SOSC1110 Data Analysis for Quantitative Social Research [3 credits]
  • SOSC2400 Quantitative Data Analysis for Social Research II [3 credits]
  • SOSC3200 Quantitative Social Analysis Colloquium [1 credit]
  • SOSC4110 Capstone Project [3 credits]
  • SOSC4330 Quantitative Data Analysis for Social Research III [3 credits]
  • (MATH1012/1013/1023) & (MATH1014/1024) 或 MATH1020 [4-7 credits]
  • MATH1012 Calculus IA [4 credits]
  • MATH1013 Calculus IB [3 credits]
  • MATH1014 Calculus II [3 credits]
  • MATH1020 Accelerated Calculus [4 credits]
  • MATH1023 Honors Calculus I [3 credits]
  • MATH1024 Honors Calculus II [3 credits]
  • MATH2411 Applied Statistics [4 credits]
  • COMP1021 或 COMP1022P [3 credits]
  • COMP1021 Introduction to Computer Science
  • COMP1022P Introduction to Computing with Java

选修科（36学分）

学生必须修读24学分（8个科目）的社会科学选修科和12学分（4个科目）的QSA方法选修科。

学生必须修读任何8个社会科学科目，其中2科须选自2个不同的范畴 [由 Foundation 1 到 Foundation 5]，另外6学分须为3000-/4000- 程度的科目。 QSA方法选修科中的科目将不获计算在此选修科的修读要求内。
 
按此查阅更多社会科学科目。

  • 社会科学［最少6学分］
  • SOSC3240 Applications of Geographical Information Systems [3 credits]
  • SOSC3260 Sustainability Science: Policy Problems and Perspectives [3 credits]
  • SOSC3600 Public Policy Analysis [3 credits]
  • SOSC3720 Introduction to Social Network Analysis [3 credits]
  • SOSC4250 Experiments and Quasi-experiments in the Social Sciences [3 credits]
  • SOSC4300 Computational Social Science [3 credits]
  • 数学
  • MATH2421 Probability [4 credits]
  • MATH2431 Honors Probability [4 credits]
  • MATH3423 Statistical Inference [3 credits]
  • MATH3424 Regression Analysis [3 credits]
  • MATH3426 Sampling [3 credits]
  • MATH4423 Nonparametric Statistics [3 credits]
  • MATH4424 Multivariate Analysis [3 credits]
  • MATH4425 Introductory Time Series [3 credits]
  • 其他
  • COMP2011 Programming with C++ [4 credits]
  • ISOM3360 Data Mining for Business Analytics [3 credits]
  • MARK3220 Marketing Research [4 credits]

请参阅大学核心​​科目和本校的毕业要求详情。

本科所有的课程内容可到本校网址浏览。

▌大学核心科目（30学分）

  • 学生必须完成最少120学分方可于大学毕业。学生需完成上述的课程以符合校方毕业要求。本学科将尽力协助欲选修副修或双学位的学生。

 
 
 

最后更新：2025年5月24日 16:00