数据科学哲学博士（研究型）
(N/0613/8/0002) (08/29) (MQA/PA15774)
课程概述：
数据科学哲学博士课程全面涵盖数据分析、人工智能、机器学习等核心领域的理论与工具，旨在培养学员开展数据科学相关研究与探索的专业能力。本课程致力于从复杂数据中发掘信息、推动创新，并深入理解数据驱动科学的研究方法、流程与系统，以从结构化或非结构化数据中提取知识与洞见。项目旨在培养能够运用数据科学方法、热衷于从数据中获取有意义见解的专业研究人才。
根据林肯大学学院的要求，博士学位申请人须以本校为第一署名单位，在Scopus索引期刊上发表至少四篇研究论文方可毕业。
课程亮点 +
序号 | MQA学科代码 | 课程名称 | 学分 |
1. | PHDDS 101 | 研究方法论 | 不适用 |
2. | PHDDS 102 | 数据分析与论文写作 | 不适用 |
3. | PHDDS 103 | 研究工作（以下任选其一） | 不适用 |
· 数据挖掘 | |||
· 知识管理 | |||
· 数据分析 | |||
· 商业智能 | |||
· 人工智能 | |||
· 数据可视化 | |||
· 大数据集成 | |||
· 统计学 | |||
· 高性能计算 | |||
· 复杂建模 | |||
· 模拟 | |||
· 优化与可视化 |
入学条件 +
入学条件：
- 拥有硕士学位（马来西亚资历框架 MQF 第七级）或同等学历，且候选人必须在其过往的学习中（本科或硕士 MQF 第六级或第七级）至少完成一项与计算机或相关领域相关的课程。
注意： 不接受直接由学士（MQF第六级）升读博士（MQF第八级）研究课程。
但若申请人正在修读硕士（MQF第七级），则可在符合以下条件下申请转换为博士研究课程（MQF第八级）：
条件包括：
a. 全日制学生在注册硕士课程一年内提出申请，或兼职学生在两年内提出申请；
b. 在进行内部严格评估后，展示出进行博士级别（MQF第八级）研究的能力与潜力；
c. 获得高等教育机构学术委员会（PPT Senate）的批准。
- PPT（高教机构）可接受计算机科学或相关领域的优秀学士毕业生（MQF第六级）直接进入博士（MQF第八级，研究型）项目，须满足以下条件：
- 取得一级荣誉学位（First Class Bachelor’s Qualification）或同等资格；或
b. 累计绩点（CGPA）至少达到3.67，来自学术课程或技术与职业教育培训（TVET）课程；
c. 通过PPT的严格内部评估；
d. 获得PPT学术委员会批准，并被正式录取为博士候选人。
注意： 学生在博士学习期间需展示出相应的研究进展。若未能达到博士阶段的学术成果标准，将不会授予硕士学位（MQF第七级）作为退学补偿奖项。
- 国际留学生必须提供良好的英语口语与写作能力的证明，例如：雅思0分或同等水平。
职业发展前景 +
数据科学哲学博士将为学生在编程、统计、数据分析、机器学习与人工智能等领域打下深厚基础。数据科学领域的职业机会正以惊人的速度扩展，博士毕业生可胜任以下职位：
- 数据科学家（Data Scientist）
- 大数据分析师（Big Data Analyst）
- 机器学习工程师（Machine Learning Engineer）
- 数据挖掘分析师（Mining Analyst）
- 数据建模师（Data Modeler）
- 数据架构师/工程师（Data Architect/Engineer）
- 定性分析师（Qualitative Analyst）
课程目标 +
本数据科学哲学博士课程的目标是培养具备以下能力的专业人才：
- 在数据科学领域具备扎实的理论基础与实践能力，并能结合研究项目深化理解与应用。
- 能胜任技术性任务，同时具备良好的人际沟通能力，在研究过程中能处理多样情境与承担相应责任。
- 拥有伦理意识，并能够运用数字与分析技能，为数据科学专业领域提供支持。
- 具备自我驱动与责任感，同时拥有卓越的领导才能，满足工业界在数据科学领域的领导力需求。
- 能够有效运用个人技能，开展数据科学领域的创业活动。
常见问题 +
关于课程
数据科学哲学博士（PhD）课程的主要内容是什么？
本课程深入探讨数据科学领域，重点培养研究方法和高级分析技术能力。课程涵盖数据分析、人工智能、机器学习和大数据等方向，旨在使学生掌握开展独立研究并为数据科学领域做出贡献所需的技能。
数据科学哲学博士课程的核心重点是什么？
课程着重培养能够从复杂数据集中提取有价值见解的研究型专业人才，强调数据科学原理在各领域的创新应用与发现。
数据科学哲学博士课程如何为学生国际职业发展做准备？
通过全面的数据科学研究方法训练，课程为毕业生在全球学术界、研究机构和行业中的职业角色做好准备。课程体系符合国际标准，确保学生具备应对全球性数据驱动挑战的能力。
数据科学哲学博士学生可获得哪些职业支持？
林肯大学学院提供支持性环境，帮助学生建立行业联系并获取实际工作经验。
数据科学哲学博士课程的师资力量如何？
本课程隶属于人工智能计算与多媒体学院，该学院致力于将技术与实际应用相结合。教师团队专注于培养学生掌握在技术驱动型职业中取得成功所需的技能与知识。
哪些人适合申请数据科学哲学博士课程？
具有计算机或相关领域扎实背景、有志于从事数据科学高级研究的人士。特别适合计划在学术界、研究机构或数据科学行业专业领域发展的申请者。
数据科学哲学博士课程的入学时间？
每年3月、7月和11月。
入学要求
申请数据科学哲学博士课程的最低学历要求是什么？
申请人需持有计算机或相关领域的硕士学位（马来西亚资历框架MQF第7级）或同等学历。
申请数据科学哲学博士课程需要工作经验吗？
建议申请人具备2至5年计算机领域专业工作经验。
申请需要提交哪些材料？
常规申请材料包括：
• 所有就读院校的成绩单
• 最新简历（包含工作经历、学历和专业成就）
• 英语能力证明（非英语母语者）
申请数据科学哲学博士课程需要参加面试吗？
根据申请人资质和招生委员会决定，录取流程可能包含面试环节。
硕士在读学生可以申请吗？
可以，硕士最后一学期的学生可提交申请，但需在毕业时满足入学要求。
数据科学哲学博士课程有最低年龄限制吗？
无明确年龄限制，但申请人需满足学历要求。
成功申请者的典型背景是怎样的？
成功申请者通常具备计算机或相关领域的优秀学术背景、对数据科学研究的浓厚兴趣以及独立研究能力。
课程结构与时长
数据科学哲学博士课程需要多长时间完成？
全日制通常3年，非全日制4至8年。
数据科学哲学博士课程的毕业学分要求是多少？
本课程为纯研究型，不设学分要求。
能否概述课程结构？
课程为纯研究型，结构包含以下阶段：
- 研究计划制定：准备并答辩详细研究提案
- 导师指导研究：在学术导师指导下开展独立研究
- 进度报告：定期（通常每6个月）提交研究进展
- 学术发表：鼓励在索引期刊发表或会议报告
- 论文撰写：整理原创研究成果形成博士论文
- 论文答辩：向学术委员会进行最终答辩
课程时间表如何安排？
Since the program is by research, there is no fixed weekly timetable. However, the timeline and milestones are structured as follows:
Typical Duration:
• Full-Time: 3 to 5 years
• Part-Time: 4 to 6 years
英语能力要求
数据科学哲学博士课程的英语要求是什么？
国际学生需提供良好的英语听说读写能力证明，如雅思6.0或同等成绩。
我可以参加英语预科课程代替英语成绩吗？
可以。若未满足要求，可参加强化英语课程，通过后可入读学位课程。
英语测试成绩有效期多久？
考试成绩自测试日起两年内有效。
何时提交英语成绩？
需在申请时或按林肯大学学院招生办公室规定的截止日期前提交。
认证信息
数据科学哲学博士学位是否获得马来西亚学术资格鉴定机构（MQA）认证？
是的，本课程获MQA及马来西亚教育部认证（认证号：MQA/PA14151）。
认证对全球就业有何影响？
认证显著提升全球就业竞争力。MQA认证确保课程符合国际质量标准，全球雇主普遍认可认证课程毕业生的教育背景。认证资格为学生在跨国公司就业提供竞争优势。
课程是否符合行业标准？
是的，课程设计符合当前行业标准，定期更新以匹配全球IT实践最新趋势，确保学生掌握相关技能。
认证对继续深造和考取证书有何帮助？
MQA和马来西亚高教部（MOHE）认证支持毕业生攻读博士后等高级学术项目或获取专业认证。
认证更新频率如何？
• MQA通常每3-5年对课程进行复审
• 定期评估确保课程保持高学术标准并与行业发展同步
• MQA定期评估课程设置、教学方法和整体质量
• 确保持续更新以满足国内外教育标准
职业前景
数据科学哲学博士毕业生有哪些职业选择？
毕业生可担任首席数据官、数据科学总监、高级研究科学家、机器学习工程师等高级职位，也可在跨国公司、研究实验室、政府智库和咨询公司领导数据战略。
课程如何培养学生的创业能力？
课程鼓励创新思维和独立研究，指导学生开发数据驱动的实际问题解决方案，并支持研究成果商业化或在AI、分析技术领域创业。
课程如何为咨询职业做准备？
通过高级分析、建模和研究训练，学生掌握评估复杂数据集、提供战略建议的能力，胜任跨领域数据咨询工作。
课程提供哪些国际机会？
毕业生可参与国际机构合作研究、全球会议报告，MQA认证资格还支持海外博士后申请。
毕业生是否可胜任非营利组织和公共部门工作？
学生学会运用数据科学推动公共卫生、教育等社会议题研究，可在NGO、政府机构从事数据驱动型决策工作。
课程如何为教学与学术职业做准备？
研究型课程和学术发表要求使学生具备成为高校教师、课程开发者或研究导师的能力。
数据科学哲学博士毕业生的薪资范围？
马来西亚：月薪6,000-15,000RM
国际：年薪60,000-120,000USD
领导层、咨询或学术职位可能更高
学费与奖学金
本地和国际学生的学费是多少？
详情请咨询: admission@lincoln.edu.my / imd@lincoln.edu.my / finance@lincoln.edu.my
是否有资格申请奖学金？金额多少？
- 奖学金资格和金额由林肯大学管理层审批
• 建议联系招生办公室咨询（邮箱同上）
课程是否符合MARA或PTPTN贷款条件？
是的，详情请咨询上述邮箱。
校友网络
毕业生能否加入校友网络？
可以。毕业生可通过LinkedIn群组、线上线下校友活动和大学主办的活动保持联系。
目前校友的职业发展如何？
作为新开设课程，目前尚无毕业生。预计未来校友将在学术界、研究机构和数据科学高级职位发展。
毕业生通常进入哪些行业？
课程设计面向技术、金融、教育、医疗、政府和咨询等需要高级数据科学技能的领域。
毕业后能否继续参与课程相关活动？
首期毕业生毕业后，将受邀参与研究合作、学术活动、客座讲座和导师项目等。
毕业要求
毕业所需的最低学术要求是什么？
学生必须在批准的学习期间内成功完成所有必修研究课程（如适用）、提案答辩、进展审查、研究发表要求（如适用）、论文提交和口试，并经大学参议院最终批准。
毕业所需的最低CGPA是多少？
CGPA不适用于基于研究的项目。毕业基于成功完成规定的研究里程碑和论文评估。
我需要完成多少学分才能有资格毕业？
基于研究的项目不包含传统的学分。完成度取决于大学批准的研究里程碑和论文要求。
有没有必须通过的必修核心课程才能毕业？
是的。学生必须通过所有必修的研究课程（如研究方法论及相关研究支持课程，如适用），方可进入高级研究阶段。
毕业有最低出勤要求吗？
是的。学生需保持满意的学业参与，包括按计划参加指导会议、研讨会、进度评估及其他课程规定的学术活动。
我需要完成实习、工业培训或实习才能毕业吗？
不。博士和研究型硕士项目不要求实习或工业培训。
毕业期间的毕业项目、论文或毕业设计项目是必修的吗？
是的。提交原创研究论文并顺利通过口试是毕业的必修条件。
如果我有未完成或未完成的课程，我还能毕业吗？
不。学生在毕业批准时不得有不及格、不完整或未完成的学业要求。
毕业时有特定的语言能力或毕业考试要求吗？
毕业时没有语言毕业考试。然而，学生必须证明其完成并答辩论文所需的足够的学术英语能力。
毕业批准前必须完成哪些行政或财务许可？
学生必须在参议院批准前，完成所有未缴费用，提交所有必要的学术文件，并完成相关大学部门的行政许可。
该项目的最低时长是多少？
——研究型硕士：至少2年 |
——哲学博士（PhD）：至少3年学制
这个项目的整体模块是什么？
基于研究的项目包括研究方法/支持课程（如适用）和研究论文部分。没有传统的授课模块，比如课程项目。
这个项目是课程型还是研究型项目？
这是一个完全基于研究的项目。
我可以先修50%的课程，然后1或2年后回来继续吗？
可以，但最长期限为6个月，国际学生签证规定，并需大学批准。强烈鼓励持续的学术参与。
我可以通过微积分完成课程吗？
不。基于研究的项目不能通过微证书或小额信贷完成。
如果可以，我可以通过英国的学历等级（如OTHM）注册，什么水平是可以接受的？
拥有英国或其他国际学历（如OTHM）的申请者，可能会被大学参议院以同等学力评估、学术适任性及批准为条件考虑。
即使没有英语考试成绩，我还能拿到签证吗？
是的。可根据肌电图和大学规定获得有条件录取，但需完成经批准的英语能力支持课程。
签证已发放期间，我怎样才能参加英语考试？
学生可在学习期间参加经批准的英语能力测试（如雅思或同等考试），或根据要求完成大学认可的英语能力课程。