数据科学硕士
数据科学硕士课程旨在培养学生在数据驱动的决策和预测的前沿工作。
在现有本科学历和/或行业经验的基础上，深入了解与管理、解释、理解和从大型数据集中获取知识相关的活动和流程。
在本课程中，您将学习如何从商业、政府、科学和其他来源获得的数据中获得有意义的见解。扩展您对计算机科学和数据分析的知识和理解，开发涵盖整个数据管理生命周期的最先进技术和当代工具的技能。
持续时间
2年全职
摄入
2023年2月| 2023年6月| 2023年9月
研究模式
全职研究费用
参见下面的“课程费用和要求”
课程详细资料
-课程细节、课程结构和学习单元
数据科学硕士是为希望扩展计算机科学和数据分析知识的研究生设计的，以便能够从来自各种来源(商业，政府，科学)的数据中获得有意义的见解。学生将开发最先进的技术技能，并获得涵盖整个数据管理生命周期各个方面的当代工具的经验，使他们能够在数据驱动的决策和预测的最前沿工作。这门高级研究生课程将建立在学生的本科学历或相关行业经验的基础上，通过深入理解与管理、解释、理解和从大型数据集中获取知识相关的活动。
课程结构
要获得数据科学硕士学位，学生必须完成200个学分，包括:
- 12个核心单元(175学分)
- 1或2个选修单元(共25学分)
数据科学研究生文凭只是一个退出奖(不是录取)。
学习单元
核心单位
完成以下12个单元(175学分):
- COS60004创建Web应用
- 数据科学概论
- COS60009大数据时代的数据管理
- COS60010技术咨询项目
- COS60011工艺设计项目*
- 以用户为中心的设计
- COS70008科技创新项目*
- COS80001云计算架构
- COS80023大数据
- 数据可视化
- 机器学习*
- COS80029技术应用项目
选举单位
完成2 x 12.5学分单位:
- 面向对象程序设计
- ICT80004实习项目
- ICT80007研究论文
*成绩单位-高等教育成绩单位一般不获豁免。
**单位只可申请-只可修读一个行业从事活动选修科目。
职业与毕业结果
-就业机会、课程目标、毕业生技能和专业认可。
职业发展机会
毕业生将拥有最先进的技术技能和当代工具的经验，涵盖整个数据管理生命周期的各个方面，使他们能够在数据驱动的决策和预测的最前沿工作。
宗旨和目标
在完成数据科学硕士课程后，毕业生将能够:
- 作为专业背景下不同团队的有效成员，在数据科学领域内展示和应用对概念和实践的一致理解
- 批判性地分析各种数据科学场景，评估现有的知识库，并提出和证明有效和/或创新的解决方案，包括适当技术的选择
- 通过完成与行业相关的实质性项目，展示个人纪律，领域学术，批判性思维和判断力
- 熟练地与技术和非技术受众(包括行业从业者)沟通信息
- 运用研究原理和方法的知识，从科学和/或行业相关的场景中解决不同的数据科学问题，并批判性地反思解决方案的适当性
- 反思自己的学习，并为自己的学习负责，通过定期回顾个人表现，作为管理持续专业发展的一种手段，有效地管理自己的时间和过程。
金融支持
在斯威本大学，奖学金旨在提供机会，促进公平，表彰卓越和成就。奖学金适用于新生和在校生。了解更多奖学金．
课程费用及要求
-费用、入学要求及英语语言要求
课程费用
$38,600(每年，2023年全日制)*
持有国际学生签证的学生必须进行全日制和现场学习。仅在线授课的课程不适用于持有国际学生签证的在岸国际学生。
*所显示的费用与2023年有关，并须按年度覆核。费用是根据学生每学期的学习负担而定的
费用仅为2023年开始的学生的预估费用:公布的学费可能会因入学时的个人情况而有所变化。这些费用仅适用于2023年学习的单元，并可能在未来几年发生变化。
准入要求
申请人必须填写下列其中一项:
- 在认可的高等教育机构获得任何学科的完整学士学位(或更高学位)或同等学历;或
- 的研究生资格计划(仅限国际申请者)。
英语语言要求
圆满完成一个以下的:
- 雅思总分不低于6.5(学术模块)，单项成绩不低于6.0
- 托福网考最低成绩79分，阅读成绩不低于18分，写作成绩不低于20分
- 皮尔逊(PTE)最低58分(交际技能不低于50分)
- 任何其他同等的英语语言能力评估。
了解更多英语语言要求．