皇家墨爾本理工大學RMIT數據科學碩士專業_21世紀最“性感”的學科!

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Master of Data Science

跨學科領域的數據科學結合了計算機科學領域的數學統計和領域專業知識來管理和分析數據。專家們培養了從組織收集的海量信息庫中獲得洞察力和機會的能力。數據科學還強調管理和分析來自社交媒體、大規模傳感器、移動和交易數據等來源的大數據所需的專業計算技能。它使企業獲得競爭優勢，使政府提供更有針對性的服務，使研究團隊獲得新發現。

課程設置：

第一年

Practical Data Science with Python

Programming Fundamentals

Database Concepts

Applied Analytics

Data Wrangling

The Data Science Professional

Advanced Programming for Data Science

選擇并完成以下課程中的一項:

Big Data Processing

Data Visualisation and Communication

Case Studies in Data Science

第二年

Computational Machine Learning

Data Mining

Machine Learning

選擇并完成以下兩(2)項你以前沒有完成的課程:

Big Data Processing

Data Visualisation and Communication

Case Studies in Data Science

項目的第二年-項目和研究選項

Data Science Postgraduate Project

從數據科學項目中選擇并完成3門課程:

Advanced Programming

Algorithms and Analysis

Analysis of Categorical Data

Applied Bayesian Statistics

Artificial Intelligence

Deep Learning

Big Data Management

Cloud Computing

Data Mining

Database Systems

Computational Machine Learning

Evolutionary Computing

Forecasting

Knowledge and Data Warehousing

Web Search Engines and Information Retrieval

Optimisation for Decision Making

Advanced Optimisation with Python

Machine Learning

Multivariate Analysis Techniques

Regression Analysis

Social Media and Networks Analytics

Time Series Analysis

Usability Engineering

研究方案1:完成以下三門課程:

Research Methods

Algorithms and Analysis

Minor Thesis/Project

研究方案2:完成以下四門課程:

Research Methods

Algorithms and Analysis

Minor Thesis/Project Part A

Minor Thesis/Project Part B

申請條件：

澳大利亞大學本科學歷，主修計算機、科學、工程或健康，或統計學，平均績點至少為2.0(滿分為4.0)或同等學歷。

或

如果你擁有澳大利亞學士學位，GPA至少在4.0分中達到2.0分，或同等成績，也可以被考慮;本科或研究生學歷，已修畢程序設計和統計相關課程，或至少三年程序設計、統計或同等學歷的相關工作經驗或專業實踐經驗。

如果你希望行業或工作經驗被評估為符合入職要求的一部分，你需要提供一份詳細的簡歷，列出以前的職位、工作日期和職位職責;您的雇主確認這些細節的聲明(或雇主的聯系方式，以便RMIT尋求確認);以及任何相關專業發展的證明。

語言要求：

雅思(學術類):總分不低于6.5分(單項不低于6.0分)

托福(網考- IBT):最低總分79分(閱讀13分，聽力12分，口語18分，寫作21分)

PTE (A):最低58分

學費：AU$30,720

職業前景：

任何處理大量數據的組織都需要合格的數據科學家。所有經濟部門的組織——IT、商業、銀行和金融、科學和工程、政府、衛生和醫療——都可以通過更好地管理和分析數據獲得競爭優勢。

由于數據科學仍然是一個新興的領域，因此可用的角色是多種多樣的。

除了數據科學家這個頭銜，其他職位還包括分析專家、商業智能分析師/開發人員、數據分析師、數據架構師、數據工程師、數據挖掘人員、研究科學家和網絡分析師。

雖然行業專業知識的核心項目交付,就讀于皇家墨爾本理工也意味著你的身體靠近墨爾本中央商務區的數據專業人員,和許多發展與當地產業和就業的機會,包括聚會、活動和研討會,以及其他社交場合。

在接觸到最新的理論和實踐專業知識后，畢業生有望成為組織內有影響力的領導者。

本課程也有一個研究流程，在這個流程中，學生與數據科學研究員一起工作，進行更技術性的數據科學創新。

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