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Master of Data Science and Innovation
工科
計(jì)算機(jī)
跨學(xué)科創(chuàng)新學(xué)院
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專業(yè)方向
計(jì)算機(jī)
入學(xué)時(shí)間
2/8月
項(xiàng)目時(shí)長
2年
項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
46440澳元/年
培養(yǎng)目標(biāo)
通過數(shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新碩士 (MDSI) 獲得適應(yīng)性、彈性和創(chuàng)造性思維技能,這是澳大利亞首個(gè)此類學(xué)位,其中數(shù)據(jù)科學(xué)、創(chuàng)造力和創(chuàng)新是不可或缺的組成部分。 這個(gè)綜合的、跨學(xué)科的研究生數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目將讓你培養(yǎng)專業(yè)技能,以尋找、構(gòu)建、分析、可視化和交流業(yè)務(wù)成果,并生成創(chuàng)造性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決方案。獲得以下方面的基本知識(shí): 核心技術(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)技能,如統(tǒng)計(jì)、編程、機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化 創(chuàng)造性思維技能,例如處理歧義、問題表述和未來可能性狀態(tài) 有效的溝通和協(xié)作技巧 在分析和使用復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)考慮倫理問題和以人為本的觀點(diǎn) MDSI 以靈活性為核心,旨在讓您能夠塑造自己的數(shù)據(jù)科學(xué)道路,專注于感興趣的領(lǐng)域或與您最相關(guān)的領(lǐng)域——讓您能夠追求自己的特殊興趣和職業(yè)抱負(fù)。
申請(qǐng)要求
1、學(xué)士學(xué)位或更高學(xué)歷應(yīng)在相關(guān)學(xué)科,如數(shù)學(xué)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理和天文學(xué)、工程、會(huì)計(jì)、銀行、金融和相關(guān)領(lǐng)域或經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。如果取得的資格不屬于相關(guān)學(xué)科,則必須在簡(jiǎn)歷中提供先前學(xué)習(xí)和/或工作經(jīng)驗(yàn)的詳細(xì)證據(jù),證明申請(qǐng)者具備基本的定量數(shù)據(jù)技能、關(guān)鍵數(shù)學(xué)概念和編程經(jīng)驗(yàn)。具有其他資格的申請(qǐng)人可能會(huì)根據(jù)一般和專業(yè)資格來考慮,這些資格證明了他們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)與創(chuàng)新碩士課程中的潛力。<br> 2、用于支持入學(xué)申請(qǐng)的學(xué)歷必須以 7.00 GPA 等級(jí)的至少 4.0 GPA 完成。<br> 或3、申請(qǐng)人必須在以下ANZSCO列出的職業(yè)之一中擁有至少兩年的全職或同等兼職工作經(jīng)驗(yàn)。精算師、數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家、經(jīng)濟(jì)學(xué)家、情報(bào)和政策分析師、市場(chǎng)研究分析師、數(shù)字營銷分析師、ICT 專業(yè)人員。
語言要求
類型
總分要求
小分要求
雅思和托福語言考試分為閱讀、聽力、口語、寫作4個(gè)部分,除總分以外,每個(gè)部分會(huì)有單獨(dú)的小分。部分專業(yè)除對(duì)雅思和托福有總分要求外,會(huì)有單獨(dú)的小分要求。其中L代表聽力,R代表閱讀,W代表寫作,S代表口語。
雅思
6.5
W:6
托福
79
W:21
PTE
58
W:50
申請(qǐng)時(shí)間
2024Spring
-
開放時(shí)間
2023-11-30
Round1
2024Spring Round1

開始時(shí)間:-

結(jié)束時(shí)間:2023-11-30

申請(qǐng)已結(jié)束

2024Fall
-
開放時(shí)間
2024-04-30
Round1
2024Fall Round1

開始時(shí)間:-

結(jié)束時(shí)間:2024-04-30

申請(qǐng)已結(jié)束

課程設(shè)置
序號(hào)
課程介紹
Curriculum
1
創(chuàng)新數(shù)據(jù)科學(xué)
Data Science for Innovation
2
應(yīng)用自然語言處理
Applied Natural Language Processing
3
數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐
Data Science Practice
4
領(lǐng)先的數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)劃
Leading Data Science Initiatives
5
數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)思維
Statistical Thinking for Data Science
6
數(shù)據(jù)可視化和敘述
Data Visualisation and Narratives
7
機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用
Machine Learning Algorithms and Applications
8
深度學(xué)習(xí)
Deep Learning
9
實(shí)驗(yàn)室2
iLab 2
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1
留學(xué)意向
2
基本意向
3
詳細(xì)背景
4
了解途徑
1.1 您期望申請(qǐng)學(xué)歷是
1.2 您期待的留學(xué)地區(qū)是多選
2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學(xué)歷是
3.1 您的本科學(xué)校是
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海外本科
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