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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(qǐng)難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費(fèi)水平:高
    38 QS 2023

    項(xiàng)目簡(jiǎn)介

    入學(xué)時(shí)間 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) 項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
    2/8月 1.5年 55100澳元/年

    申請(qǐng)時(shí)間

    2025Spring
  • - 開(kāi)放時(shí)間
  • 2024-12-01 Round1
    2025Spring Round1 開(kāi)始時(shí)間:- 結(jié)束時(shí)間:2024-12-01 申請(qǐng)已結(jié)束
  • 2025Fall
  • - 開(kāi)放時(shí)間
  • 2025-05-15 Round1
    2025Fall Round1 開(kāi)始時(shí)間:- 結(jié)束時(shí)間:2025-05-15 距申請(qǐng)截止還剩162天
  • 項(xiàng)目官網(wǎng)

    語(yǔ)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(jì)算機(jī)編程和統(tǒng)計(jì)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(gè)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(shū)最低平均學(xué)分(65%)。這24個(gè)學(xué)分必須包括數(shù)據(jù)科學(xué)核心單元的12個(gè)學(xué)分和數(shù)據(jù)科學(xué)專家選修單元的12個(gè)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(jí)或以上的學(xué)位,你可能有資格獲得最多24個(gè)學(xué)分或0.5年/1學(xué)期的縮減學(xué)習(xí)量(RVL)。

    對(duì)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(guó)家、機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)可視化,并開(kāi)發(fā)向關(guān)鍵利益相關(guān)方有效傳達(dá)數(shù)據(jù)見(jiàn)解的技能。我們的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士是為具有強(qiáng)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(shí),以推動(dòng)業(yè)務(wù)決策或研究成果。

    主要課程

    序號(hào) 課程介紹 Curriculum
    1 視覺(jué)分析 Visual Analytics
    2 數(shù)據(jù)科學(xué)原理 Principles of Data Science
    3 計(jì)算統(tǒng)計(jì)方法 Computational Statistical Methods
    4 資訊科技專業(yè)實(shí)務(wù) Professional Practice in IT
    5 理解IT創(chuàng)新 Understanding IT Innovations
    6 自然語(yǔ)言處理 Natural Language Processing
    7 大規(guī)模網(wǎng)絡(luò) Large Scale Networks
    8 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘 Machine Learning and Data Mining
    9 高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí) Advanced Machine Learning
    10 深度學(xué)習(xí) Deep Learning
    11 高級(jí)數(shù)據(jù)模型 Advanced Data Models
    12 工程數(shù)據(jù) Data Engineering
    13 云計(jì)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(jì)學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘 Statistical Learning and Data Mining
    17 預(yù)測(cè)分析 Predictive Analytics

    預(yù)約咨詢

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