数据科学与决策硕士
新南威尔士大学
QS #19
UNSW Sydney 澳大利亚

数据科学与决策硕士

Master of Data Science and Decisions
计算机/数据硕士
学制2年
学费澳元 62,000/年
入学时间2月、9月
申请截止日期滚动录取
申请费150澳元 海外院校收取

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项目概览

每天产生的数据量高达百亿亿字节,数据科学家在塑造未来方面扮演着重要角色。数据科学是一个多学科领域,融合了数学方法、统计学、计算、商业决策和沟通,以解决现实世界的问题。 新南威尔士大学的数据科学与决策硕士课程面向STEM毕业生和专业人士,他们希望专攻这一前景广阔领域。在两年的学习中,你将学习不同的编程语言和问题解决技巧,并掌握如何运用定性和定量方法处理、解读和呈现数据。毕业时,你将在数据科学的三个核心领域——数学与统计学、计算机科学和经济学——具备广泛而深入的知识和技能。 数据科学家在广泛的行业和领域中工作。他们是任何战略团队的关键成员——他们将数据转化为洞察力,助力业务发展、实现突破并产生积极影响。如果你具有分析能力、注重细节,同时充满好奇心和创造力,那么数据科学领域的职业可能非常适合你。
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学术要求

  • 获得认可的相关定量学科背景的学士学位(包括商业、工程、医学、社会科学、商学、数学、科学、技术)
  • 具备大学本科阶段至少一门多元微积分和一门线性代数的数学基础

语言要求可后补,先拿有条件录取

  • 雅思 总分最低6.5分、各单项最低6.0分
  • 托福 总分最低90.0分、阅读、听力和口语最低22.0分、写作最低23.0分
  • PTE 总分最低64.0分、各单项最低54.0分

课程设置

Specialisations专业方向
  • 量化数据科学与决策Quantitative Data Science and Decisions
  • 商业数据科学与决策Business Data Science and Decisions
  • 行为数据科学与决策Behavioural Data Science and Decisions
  • 计算数据科学与决策Computational Data Science and Decisions
Research Project核心课程12 学分
  • 数据科学与决策项目BData Science and Decisions Project B
  • 数据科学与决策项目Data Science and Decisions Project
  • 数据科学与决策项目AData Science and Decisions Project A
Core Courses · Option One核心课程12 学分
  • 统计学与统计计算导论Introduction to Statistics and Statistical Computations
  • 概率论与随机过程导论Introduction to Probability and Stochastic Processes
Core Courses · One of the following:One of the following
  • 编程原理Principles of Programming
  • 计算机科学基础Foundations of Computer Science
Core Courses核心课程
  • 数据科学基础Fundamentals of Data Science
  • 数据库系统Database Systems
  • 商业经济学Business Economics
  • 数据可视化Data Visualisation
  • 战略经济学Economics of Strategy
Option Two · Core Course核心课程0 学分
  • 统计推断Statistical Inference
Option Two · One of the followingOne of the following0 学分
  • 非参数统计Nonparametric Statistics
  • 时间序列Time Series
  • 临床试验设计与分析Design & Analysis of Clinical Trials
  • 自助法及其他重抽样方法Bootstrap and Other Resampling Methods
  • 流行病学统计方法Statistical Methods in Epidemiology
  • 纵向数据分析Longitudinal Data Analysis
  • 多元分析Multivariate Analysis
  • 分类数据分析Categorical Data Analysis
  • 统计机器学习理论Statistical Machine Learning Theory
  • 应用回归分析Applied Regression Analysis
  • 实验设计与因果推断Experimental Design and Causal Inference
  • 生存分析Survival Analysis
  • 贝叶斯推断与计算Bayesian Inference and Computation
Core Courses · One of the following:One of the following
  • 机器学习Machine Learning
  • 数据与机器学习Data and Machine Learning

申请材料

  • 成绩单与在读/毕业证明
  • 学校要求的补充材料

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