西澳大学推出数据科学硕士课程

大数据的时代已经融入我们的生活,各种年度账单、年度总结背后的信息利用的正是我们一直所称道的“大数据分析”。从此可见,利用大数据可以总结出许多你平时积累着但是又不能直观发现的一些生活消费等习惯,当然,大数据也越来越多被大型企业在商业环境下所运用,给商业领域带来了前所未有的信息采集及分析技术。

西澳大学工程及数学科学学院(UWA Faculty of Engineering and Mathematical Science)于2017年重磅推出数据科学授课类硕士课程(Master of Data Science)。

学位未来展望

数据科学发展迅速并没有看到任何减缓的迹象。大数据及数据分析在工厂,金融,健康公共卫生以及一些专业领域都起到推动及革新的作用。而如今全球各大企业对于数据这一块的投资比重也是愈加增强。

有关于课程

数据科学硕士课程给予学生对于理解及应用合理的分析技能的知识与能力,从而让企业及商业机构实现运营目标。其中包括诸如如何运用大数据管理技能来解决针对那些基于数据原理科学上所产生的问题。

此硕士课程的设置迎合了现今科学技术的运用及未来高新技能的发展需求,并大量采用了许多行业专家的共同研究,尤其适合那些本科是工程,计算机信息技术,亦或者那些来自于金融分析背景的商科学生

正因为大数据的兴起是一个全球层面上的现象,这个学位的设计也考虑到了学生的国际化就业方向。学生能学到系统的数据分析与管理技巧,包括了数据的采集及储存;数据映象;基于互联网的应用程序以及软件项目管理等核心课程。

学生更有机会根据自己的喜好选择一系列高级核心课程,诸如计算机及统计等方向的运用,学生还能在西澳大学跨学院选择适合自己今后将来就业方向相关的其他实用型课程,来满足其择业需求。

课程框架

核心课程 (Core Units)

  • Introduction to Data Science
  • Cloud Comuting
  • Data Warehousing
  • Advanced Data Mining
  • Computationally Intensive Methods in Statistics
  • Applied Predictive Modelling

选修课程 (Electives): 学生从选修课中选6门课程就读

  • Scientific Communication
  • Computer Vision
  • Computional Modelling
  • Artificial Intelligence and Adaptive Systems
  • Open Source Tools and Scripting
  • Mobile and Wireless Computing
  • Data Science Research Project 1 (by invitation only)
  • Data Science Research Project 2 (by invitation only)
  • Data Science Research Project 3 (by inviation only)
  • Agile Web Development
  • Internet of Things
  • High Performance Computing
  • Project Management and Engineering Practice
  • Business Intelligence
  • Data Analysis and Decision Making
  • Biostatistics II
  • Advanced Analysis of Linked Health Data
  • Multilevel and Mixed-Effects Modelling
  • Bayesian Computing and Statistics
  • Applied Statistics and Data Visualisation

学生如果来自于非数据科学或者统计学本科背景,则可能需要修读转化课程(Conversion Units)

  • Problem Solving and Programming
  • Relational Database Management Systems
  • Computer Analysis and Visualisation
  • Statistics for Science
  • Economic and Business Statistics
  • Analysis of Experiments
  • Analysis of Observations

学制

1.5-2年 (学习时长取决于学生本科背景)

国际学生必须全职学习

国际学生也可以于最后一个学期选择研究类课题学习

2月与7月均对国际学生开放

如果想要了解更多信息,欢迎联系我们

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