昆士兰大学数据科学硕士专业
Master of Data Science
专业排名
学制
1.5/2年
学费
51200.00澳币/年
雅思
6.5
专业介绍
当今时代,对数据科学家的需求日益增长。数据科学是一个全新的研究领域,可以运用到多个行业中,比如健康,能源,金融,制造业,以及在政府。昆士兰大学的数据科学将成为澳洲首例把计算、高级统计、数学和商业知识,应用于工业、政府、社会和科学背景,且与数据科学的本质属性均衡,包括数据的伦理使用,数据科学的法律考虑,业务沟通,与相关的大数据工具和技术的实际经验,以及创造性和破坏性的思维应用到复杂的问题。这个专业的毕业生将学到有用的知识,以面对复杂的数据科学的挑战,并在未来的数据科学发展中发挥主导作用。
移民相关
移民专业:是
认证协会: 澳洲留学计算机评估协会(ACS)
就业前景
可从事的工作:市场研究员 数据科学家 风险分析师 供应链分析师 商业智能分析师 数据挖掘员 大数据工程师 投资组合经理 精算和分析顾问 软件开发人员
薪资待遇():70000澳币/每年
薪资待遇(中国):4000-20000
如何申请
申请费:100
学生评价
学生评价:一般排名好一点的学校,读cs如果是之前没有基础(比如我)简直就是要你半条命,大一学基础语言的时候还好一些,到了大二,凌晨四点睡早上七点起都是很正常的事情,老师上课讲的多且不深,主要靠自己看书练题,暑假别想着玩,提前自学保证gpa,有的科目重修也是很正常的事情,图书馆看到其他cs狗都在熬夜会感觉无比温馨…不过即使如此,如果深爱着代码的世界,当狗也自愿的。
学生评价:
数据科学主要包括两个方面:用数据的方法研究科学和用科学的方法研究数据。前者包括生物信息学、天体信息学、数字地球等领域;后者包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等领域。这些学科都是数据科学的重要组成部分,只有把它们有机地整合在一起,才能形成整个数据科学的全貌。
入学要求
2年:相关专业如信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程学、物理学和精算学。
科目:微积分或高等数学或数学分析+线性代数/编程或 C 语言或面向对象 (OOP) 或 Java/软件工程/数据库或数据结构或算法或数据挖掘/概率或统计学/计算数学或数值分析或微分方程或多元分析中至少2门科目。
1.5年:相关专业如信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程学、物理学和精算学。
科目:3门数学,2门统计或概率,3门计算机科学。
语言要求:
雅思总分:6.5
雅思听力:6
雅思阅读:6
雅思阅读:6
雅思口语:6
雅思写作:6
托福总分:87
托福听力:19
托福写作:21
托福口语:19
托福阅读:19
(如果申请者语言不合格,可以就读 昆士兰大学语言课程)
世界排名 数据来源: QS世界排名
QS排名
专业课程
MDataSc - 2 year duration:MDataSc-2年持续时间
MDataSc Core Courses:MDataSc核心课程
Introduction to Data Science:数据科学导论
Responsible Data Science:负责任的数据科学
Data Analytics at Scale:规模数据分析
Statistical Methods for Data Science:数据科学的统计方法
Machine Learning for Data Scientists:面向数据科学家的机器学习
MDataSc Capstone Courses:MDataSc顶点课程
Data Science Capstone Project 1:数据科学顶点项目1
Data Science Capstone Project 2:数据科学顶点项目2
MDataSc Foundation Courses:MDataSc基础课程
Introduction to Software Engineering:软件工程导论
Advanced Database Systems:高级数据库系统
Database Principles:数据库原则
Mathematics for Data Science 1:数据科学数学1
Mathematics for Data Science 2:数据科学数学2
Probability Models & Data Analysis:概率模型与数据分析
MDataSc Discipline Elective Courses:MDataSc学科选修课程
Cloud Computing:云计算
Data Mining:数据挖掘
Advanced Techniques for High Dimensional Data:高维数据的高级技术
Information Retrieval and Web Search:信息检索和网络搜索
Social Media Analytics:社交媒体分析
Numerical Linear Algebra & Optimisation:数值线性代数与优化
Further Topics in Operations Research:运筹学的进一步主题
Operations Research & Mathematical Planning:运筹学与数学规划
Statistical Learning:统计学习
Deep Learning:深度学习
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