数据科学硕士
混合式学习——校园和数字化学习
数据科学硕士旨在培养学生工作的前沿数据驱动的决策和预测。
建立在现有的本科资格和/或行业经验为您开发一个有关管理活动和过程的深入理解,解释、理解和获取知识从大型数据集。
在本课程中,您将了解如何从数据中获得有意义的见解来自商业、政府、科学和其他来源。扩大你的知识和理解计算机科学和数据分析,在最先进的技术和现代工具开发技能覆盖整个数据管理生命周期。每个国际学生申请被认为是奖学金
不管你是生活在澳大利亚或海外,你自动考虑奖学金高达30%的从你的课程费用。请检查我们更新准入要求。
本课程是目前在转型。
课程代码、标题、单位和内容可能会改变。进一步的信息也会出现在我们的网站,在报名或在你的研究。请讨论你的学习选择取得联系今天与我们在一起。
乔治·斯文本科技大学干细胞成就研究生奖学金
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持续时间
2年/秒
摄入
山楂(学期1、学期2)视图应用程序和开始日期
CRICOS代码
099117 b
费用
38600美元(2023年度)*
所示的象征学费课程搜索只向国际学生申请相关的一年。他们都是基于一个标准的研究每年负载。然而,请注意,根据学生的学习费用评估负载在每个学期,和变化来研究负荷将导致调整学费。所有费用年度回顾,可以调整。
课程详细信息
——课程细节,课程结构和研究单位。
课程描述
数据科学的主人是专为研究生的学生希望扩展他们的知识的计算机科学和数据分析能够获得有意义的见解从来自各种数据源的数据(商业、政府、科学)。学生将在最先进的技术和开发技能获得经验在当代工具覆盖整个数据管理生命周期的各种方面,允许他们工作的前沿数据驱动的决策和预测。这种先进的研究生课程将建立在学生的同源本科学历或相关行业经验通过开发活动的深入理解与管理有关,解释,理解和获得知识从大型数据集。
国际学生在澳大利亚持有学生签证需要学习全职和校园。课程教完全在线只国际留学生在澳大利亚或那些没有在澳大利亚学生签证。在线课程不提供国际学生在澳大利亚学生签证。
课程结构
- 十二(12)核心单位(175学分)
- 两(2)选修课(25学分)
体积的学习
主数据的科学包括200信用点。单位通常携带12.5学分。一个标准年全职负荷包括100信用点和一个兼职负荷由50学分。科学硕士学习的数据量通常是2年。
最高学分
最大程度的信用主数据的科学可以授予100学分(通常8单位)
单位的研究
事业和毕业成果
-职业机会,课程目标和目标和专业认可。
职业发展机会
目的和目标
- 演示和应用一个连贯的概念的理解和实践领域内的数据科学作为一个有效的多元化的团队成员专业背景
- 批判性地分析各种数据科学方案,评估现有的知识库,并提出和证明有效的和/或创新的解决方案,包括选择适当的技术
- 展示个人纪律,奖学金的,批判性思维和判断通过完成重大项目与行业的相关性
- 要精通技术和非技术观众交流信息,包括行业从业者
- 应用知识的研究原则和方法解决不同数据科学问题从场景相关的科学和/或工业和批判性思考适合的解决方案
- 反省,为自己的学习负责,有效地管理自己的时间和流程通过定期评估个人表现的管理持续专业发展
专业的认可
途径和奖学金
——通路和奖学金。
课程费用和需求
——费用、准入要求和英语语言要求。
课程费用
准入要求
- 完成学士学位(或更高的奖)在任何纪律或同等认可的高等教育机构
- 成功完成研究生资格程序在斯文本科技大学