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    • 可持續(xù)性和環(huán)境分析理學碩士
    MSc Sustainability and Environmental Analytics
    所屬學院：跨學科學院
    申請難度：中 就業(yè)前景：良 消費水平：中
    581 QS 2023

    項目簡介

    入學時間 項目時長 項目學費
    9月 1年 168000港幣

    申請時間

    2024Fall
  • 2023-10-01 開放時間
  • 2024-06-30 Round1
    2024Fall Round1 開始時間：2023-10-01 結束時間：2024-06-30 申請已結束

    • 項目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.5 /
    托福 79 /

    其它要求

    持有嶺南大學認可的大專院校頒授的相關學士學位;或 已取得同等學歷;或 提供了令人滿意的學術和專業(yè)成就證據(jù)。

    培養(yǎng)目標

    該課程旨在讓學生掌握必要的技能和知識，以應對可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境管理的挑戰(zhàn)，并為他們在職業(yè)生涯中遇到的復雜挑戰(zhàn)做好準備。SEA 的與眾不同之處在于它側重于數(shù)據(jù)分析，以協(xié)助可持續(xù)轉(zhuǎn)型和實現(xiàn)聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標（SDGs）。該課程以可持續(xù)發(fā)展目標為中心，涉及其中大部分目標，包括負擔得起的清潔能源（SDG7）、可持續(xù)城市和社區(qū)（SDG11）、氣候行動（SDG13）等。學生將學習分析環(huán)境數(shù)據(jù)和設計有效可持續(xù)發(fā)展計劃的策略，深入了解影響可持續(xù)發(fā)展的社會、經(jīng)濟和環(huán)境因素。數(shù)據(jù)分析也是實施環(huán)境、社會和治理（ESG）規(guī)劃的重要工具，是該課程的核心組成部分。SEA 的學生將學習如何使用數(shù)據(jù)分析來評估和改善組織和項目的 ESG 表現(xiàn)，并向利益相關者傳達其 ESG 影響。

    主要課程

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 地理空間智能促進可持續(xù)發(fā)展 Geospatial Intelligence for Sustainable Development
    2 氣候變化素養(yǎng)與科學 Climate Change Literacy and Science
    3 可持續(xù)性與環(huán)境交流 Sustainability and Environmental Communication
    4 城市生態(tài)學與可持續(xù)規(guī)劃 Urban Ecology and Sustainable Planning
    5 環(huán)境、社會與治理（ESG）規(guī)劃導論 introduction to Environmental, Social and Governance (ESG) Planning
    6 環(huán)境問題 R 統(tǒng)計環(huán)境中的數(shù)據(jù)分析與建模 Data Analysis and Modelling in the R Statistical Environment for Environmental Issues
    7 實踐與研究培訓：環(huán)境、社會與可持續(xù)未來專題 Practical and Research Training: Topics in Environment, Society, and Sustainable
    8 綠色能源與可持續(xù)發(fā)展 Green Energy and Sustainability
    9 可持續(xù)城市與社會課程群 Sustainable City & Society Cluster
    10 農(nóng)村糧食-能源-水系統(tǒng)（FEWS） Rural Food-Energy-Water Systems (FEWS)
    11 歷史、遺產(chǎn)與區(qū)域視角 History, Heritage and Regional Perspectives
    12 數(shù)據(jù)分析課程群 Data Analytics Cluster
    13 人工智能基礎 Foundation of Artificial Intelligence
    14 數(shù)據(jù)分析原理 Principles of Data Analytics

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