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數(shù)據(jù)科學(xué)碩士

Master of Data Science

所屬學(xué)院：工程和信息技術(shù)學(xué)院

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：高

38 QS 2025

項目簡介

入學(xué)時間	項目時長	項目學(xué)費
2/8月	1.5年	55100澳元/年

申請時間

2025Spring

- 開放時間

2024-12-01 Round1

2025Spring Round1 開始時間：- 結(jié)束時間：2024-12-01 申請已結(jié)束

2025Fall

- 開放時間

2025-05-15 Round1

2025Fall Round1 開始時間：- 結(jié)束時間：2025-05-15 距申請截止還剩139天

項目官網(wǎng)

https://www.sydney.edu.au/content/courses/courses/pc/master-of-data-science0.html

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	L:6 \| R:6 \| W:6 \| S:6
托福	85	L:17 \| R:17 \| W:19 \| S:17
PTE	61	L:54 \| R:54 \| W:54 \| S:54

其它要求

澳大利亞相關(guān)學(xué)科的三年制學(xué)士學(xué)位，證明具有計算機編程和統(tǒng)計學(xué)背景，平均學(xué)分最低(65%)，或悉尼大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究生文憑最低學(xué)分平均分(65%)或同等資格；或者完成悉尼大學(xué)的24個學(xué)分?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)研究生文憑或者數(shù)據(jù)科學(xué)研究生證書最低平均學(xué)分(65%)。這24個學(xué)分必須包括數(shù)據(jù)科學(xué)核心單元的12個學(xué)分和數(shù)據(jù)科學(xué)專家選修單元的12個學(xué)分。

如果你在相關(guān)學(xué)科獲得了相當(dāng)于澳大利亞AQF 8級或以上的學(xué)位，你可能有資格獲得最多24個學(xué)分或0.5年/1學(xué)期的縮減學(xué)習(xí)量(RVL)。

對于在澳大利亞以外授予的資格，同等學(xué)歷和入學(xué)要求是根據(jù)國家、機構(gòu)和資格確定的。

培養(yǎng)目標(biāo)

悉尼大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程將發(fā)展使用數(shù)據(jù)科學(xué)指導(dǎo)戰(zhàn)略決策的分析和技術(shù)技能。探索數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化，并開發(fā)向關(guān)鍵利益相關(guān)方有效傳達(dá)數(shù)據(jù)見解的技能。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士是為具有強大數(shù)學(xué)或定量背景的專業(yè)人士量身定制的，他們熱衷于從數(shù)據(jù)中提取有意義的知識，以推動業(yè)務(wù)決策或研究成果。

主要課程

序號	課程介紹	Curriculum
1	視覺分析	Visual Analytics
2	數(shù)據(jù)科學(xué)原理	Principles of Data Science
3	計算統(tǒng)計方法	Computational Statistical Methods
4	資訊科技專業(yè)實務(wù)	Professional Practice in IT
5	理解IT創(chuàng)新	Understanding IT Innovations
6	自然語言處理	Natural Language Processing
7	大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)	Large Scale Networks
8	機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘	Machine Learning and Data Mining
9	高級機器學(xué)習(xí)	Advanced Machine Learning
10	深度學(xué)習(xí)	Deep Learning
11	高級數(shù)據(jù)模型	Advanced Data Models
12	工程數(shù)據(jù)	Data Engineering
13	云計算	Cloud Computing
14	多媒體檢索	Multimedia Retrieval
15	數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能	Data Analytics and Business Intelligence
16	統(tǒng)計學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘	Statistical Learning and Data Mining
17	預(yù)測分析	Predictive Analytics