入學(xué)時(shí)間 | 項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng) | 項(xiàng)目學(xué)費(fèi) |
8月 | 1年 | 63220新幣 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | / |
托福 | 100 | / |
至少有一個(gè)好的相關(guān)學(xué)士學(xué)位
有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
數(shù)據(jù)科學(xué)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決問(wèn)題和科學(xué)探索的方法,涉及收集、管理、分析、解釋和可視化數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的過(guò)程。它本質(zhì)上是跨學(xué)科的。數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(MSDS)課程的目的是為研究生提供數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的強(qiáng)大培訓(xùn)。該項(xiàng)目主要由計(jì)算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院(CCDS)領(lǐng)導(dǎo)和運(yùn)行。來(lái)自其他幾所學(xué)校的教師也積極參與該項(xiàng)目,以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)的跨學(xué)科風(fēng)格。
序號(hào) | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 數(shù)據(jù)科學(xué)思維 | Data Science Thinking |
2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí) | Machine Learning for Data Science |
3 | 數(shù)據(jù)系統(tǒng) | Data Systems |
4 | 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | Data Preparation |
5 | 數(shù)據(jù)可視化 | Data Visualisation |
6 | Python編程 | Python Programming |
7 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué) | Mathematics for Data Science |
8 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率和統(tǒng)計(jì)學(xué) | Probability and Statistics for Data Science |
9 | 經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論 | Introduction to Economics |
10 | 心理學(xué)導(dǎo)論 | Introduction to Psychology |
11 | 文本數(shù)據(jù)管理 | Text Data Management |
12 | 數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)據(jù)隱私 | Data Privacy in Data Science |
13 | 時(shí)間序列與預(yù)測(cè) | Time Series And Prediction |
14 | 深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用 | Deep Learning and Applications |
15 | 數(shù)據(jù)挖掘 | Data Mining |
16 | 可擴(kuò)展數(shù)據(jù)系統(tǒng) | Scalable Data Systems |
17 | 網(wǎng)絡(luò)科學(xué) | Network Science |
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