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 |
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 |
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。
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(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。
序號(hào) | 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(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 |
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