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墨尔本大学数据科学硕士专业

阅读数:51558 更新时间:2021-07-02 16:28 作者:winnie
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01墨尔本大学数据科学硕士专业解析

  • 所属国家: 澳洲
  • 大学: 墨尔本大学
  • 课程学制: 2年
  • 开学时间: 3月/7月
  • 用户口碑: (0)条口碑
  • 就业率: N/A
  • 专业排名: N/A
  • 学费: 44256.00澳币/年

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02墨尔本大学数据科学硕士专业介绍

大数据的管理与分析在商业、工业、应用科学领域扮演着日益重要的角色。数据科学成为一个极速发展的学科。墨尔本大学新开设的数据科学硕士是一个比较综合性的科目,通过它,学生可以挖掘自身的技术、分析技巧,同时还能很好地应用统计工具、方法,从而分析、评估、解决现实世界的数据难题。

03墨尔本大学数据科学硕士专业世界排名

2021 2020 2019 2018 2016 2017 2015 2014 2013 2012
41 38 39 41 42 N/A N/A N/A N/A N/A

推荐阅读:2020澳洲计算机-数据专业QS世界排名大全

04墨尔本大学数据科学硕士专业课程

YEAR 1 - SEMESTER 1 第一学年-第一学期
Prerequisite Subjects - Computer Science Points
Programming and Software DevelopmentCORE 12.5
Algorithms and ComplexityCORE 12.5
Core Subjects - Statistics Points
Mathematical StatisticsCORE 12.5
Statistical ModellingCORE 12.5

YEAR 1 - SEMESTER 2 第一学年-第二学期
Prerequisite Subjects - Computer Science Points
Knowledge TechnologiesCORE 12.5
Database Systems & Information ModellingCORE 12.5
Core Subjects - Statistics Points
Computational Statistics and Data MiningCORE 12.5
Multivariate Statistical TechniquesCORE 12.5

YEAR 2 - SEMESTER 1 第二学年-第一学期
Core Subjects - Computer Science Points
Advanced Database SystemsCORE 12.5
Web Search and Text AnalysisCORE 12.5
Core Subjects - Computer Science Points
Cluster and Cloud ComputingCORE 12.5
Capstone Subjects Points
Data Science Project Part 1CAPSTONE 12.5

SEMESTER 2 - SEMESTER 2 第二学年-第二学期
Core Subjects - Computer Science Points
Statistical Machine LearningCORE 12.5
Elective Subjects Points
Analysis of High Dimensional DataELECTIVE 12.5
Advanced Statistical ModellingELECTIVE
Capstone Subjects Points
Data Science Project Part 2CAPSTONE 12.5

06墨尔本大学数据科学硕士专业移民相关

移民专业:

07墨尔本大学数据科学硕士专业如何申请

申请费: 100澳币

申请周期: 6-30周,墨尔本大学申请周期相对较长,商科审核周期最长

墨尔本大学是澳洲八大名校之一,2017的世界排名为41名;

墨尔本大学大学基本的申请信息为:

1 申请费100澳币

2 申请周期为6-30周(商科审核周期最长)

3 录取原则为:合格择优录取录取;

08.墨尔本大学数据科学硕士专业就业前景

09.墨尔本大学数据科学硕士专业学生评价

学生评价:

墨尔本大学在数据科学领域具有较高的世界排名:计算机科学专业和统计学专业世界排名分别为第13位和第33位 (QS2016年世界大学学科排名)。而墨大新设立的数据科学硕士课程则将这两门科目合二为一,成为一门独立的课程。

学生在数据科学硕士专业可培养技术能力和分析技能,这对管理大量且复杂的数据收集并从中获得见解至关重要。您将能够熟练使用统计工具、技术和方法,并运用深入分析和评估法,来解决数据领域中的现实性问题。

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