中黄港澳子弟学校开设的香港DSE课程可以考其他国家的大学吗?
来源:金榜教育
时间:2024-02-28 04:21:34
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港澳台联考和dse的区别
港澳台联考和dse的区别:

一、升学
从升学来看,两个考试都可以升读内地的大学,但香港DSE的认可度会更广一些,除了内地和香港的大学,英国、新加坡、加拿大等超280所的知名大学都认可DSE成绩。
升学方向1:中国大陆127所,北大、清华、复旦等名校.
升学方向2:中国香港11所:港大、港科技、港中文等公立名校。
升学方向3:海外17国超280所,包括:英国:牛津、剑桥等120所名校。美国:耶鲁、纽约大学等47所名校。澳洲:澳洲国立、悉尼等36所名校。加拿大:多伦多等30所名校。新加坡:新加坡国立、南洋理工等3所。

港澳台联考主要集中在内地升学,且内地全部211大学都招收港澳台联考学生,但每年港校只会录几个港澳台联考的学生。通常是联考最高分的前1%。
根据2019年招生院校名单,本科招生院校共计336所,预科招生院校16所。
另外提醒一下,如果想申请清华大学,港籍生只能用DSE成绩,不能用联考成绩。事实上,清华大学只招港澳台联考的台籍学生。
二、考试
考试科目

从考试科目来看,DSE需要学4个核心科目+2-3个选修科目,核心科目是中文、英文、数学、公民与社会发展,选修科目则有生物、中国文学、化学、经济、历史、物理等。
港澳台联考则更像内地高考,有6个科目,整体难度会高一点:
文史类:语、数、英、史、地;
理工类:语、数、英、物、化。
考试难度
关于各科的难度,以下的对比公式供大家参考:
语文:高考≈联考≈DSE
数学:高考>联考>DSE
英文:DSE>联考≈高考
物理:高考≈联考>DSE
化学:高考>联考>DSE
三、录取
录取分数
DSE考生可以通过内地的免试招生计划报考内地大学,本科线的标准是3322,一些热门院校的录取分数偏低,比如2020年DSE录取分数线中,厦门大学(4科12分)、武汉大学(4科13分),中山大学(4科16分),录取分数相当于总分的一半,有的甚至更低。
历史:联考>高考≈DSE
四、报考条件
报考DSE有两种方式——
一是以学校考生的身份报名:学校考生必须在报名的该学年年度已获得批准参加该年香港中学文凭考试之注册学校之中六在读生,并在该校的注册地址上课。
二是以自修生的身份报名:
(1)曾应考香港中学文凭考试,或相等考试;
(2)以本考试年份之1月1日计算,已足十九岁;
(3)非修读香港中学文凭考试课程,但于考试前一年已修毕或正在修读等同中六的课程。
满足以上3个条件的其中一项,均可以以自修生的身份报考香港中学文凭考试,不限户籍。
地理:高考≈DSE>联考。
从以上对比来看,DSE英文科难度较大,及格分数相当于雅思6分水平,不及格则大部分学校都不予录取,其他科目则会比高考简单,知识点也与高考有80%重合。
港澳台联考的英语虽然更简单,但其他科目和高考相似,总体难度会高一点。
中黄港澳子弟学校开设的香港DSE课程可以考其他国家的大学吗?
可以的,香港DSE课程成绩认可度高 升学范围更广,首先DSE免雅思申请全球名校,包括内地、港澳以及海外的顶尖名校。例如内地大学:可申请129所高校(含985、211名校)香港大学:申请港大、港科大等名校更有优势海外大学:成绩受英国(牛津、剑桥等),美国(耶鲁等)、加拿大、澳洲、新加坡、日本等超过300所海外大学认可。这个课程最主要的是竞争小,五万多人参加考试,学校名额高达两万多个。dse是什么意思
DSE是DataScienceandEngineering的缩写,意思是数据科学与工程。
1.DSE的定义和概念
DSE是数据科学与工程的简称,是一门综合性的学科领域,涉及数据分析、机器学习、数据挖掘等技术方法和工程实践,旨在通过对大规模复杂数据的收集、处理、分析和应用,提取有价值的信息并为决策和创新提供支持。
2.数据科学与工程的核心内容
数据科学与工程包括数据管理、数据分析和数据应用三个核心部分。数据管理涉及数据的采集、存储和处理;数据分析涉及统计分析、机器学习和数据挖掘等技术;数据应用涉及将数据分析结果应用于实际问题解决和决策支持。
3.数据科学与工程的应用领域
数据科学与工程广泛应用于各个领域,如金融、医疗、交通、电子商务等。在金融领域,DSE可以通过分析历史数据预测市场走势,优化投资组合;在医疗领域,DSE可以帮助进行疾病预测、精准医疗等;在交通领域,DSE可以进行交通流量预测和路网优化等。
4.数据科学与工程的工具和技术
在实践中,DSE需要借助各种工具和技术来处理和分析数据。如数据清洗和处理常用的工具有Python和R语言,数据存储和查询常用的技术有SQL和NoSQL数据库,数据分析和机器学习常用的库有Scikit-Learn和TensorFlow等。
5.数据科学与工程的发展趋势
随着大数据时代的到来,数据科学与工程的重要性逐渐凸显。未来发展趋势包括数据安全与隐私保护、人工智能与数据科学的结合、自动化数据分析等。同时,数据科学与工程的专业人才需求也日益增长。
总结:
综上所述,DSE是DataScienceandEngineering的缩写,意思是数据科学与工程。DSE是一门综合性的学科领域,涉及数据分析、机器学习、数据挖掘等技术方法和工程实践。它的核心内容包括数据管理、数据分析和数据应用,广泛应用于各个领域,如金融、医疗、交通等。
在实践中,DSE需要借助各种工具和技术来处理和分析数据。随着大数据时代的到来,DSE的重要性逐渐凸显,未来的发展趋势包括数据安全与隐私保护、人工智能与数据科学的结合等。
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