皇家墨爾本理工大學(xué)RMIT數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)_21世紀(jì)最“性感”的學(xué)科!
2024-12-17 11:57:26 來源：中國教育在線
同學(xué)們您是否也想知道皇家墨爾本理工大學(xué)RMIT數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè) 21世紀(jì)最“性感”的學(xué)科!，這個(gè)問題的分析和解答呢？相信你通過以下的文章內(nèi)容就會(huì)有更深入的了解，話不多說，接下來就跟著中國教育在線小編一起看看吧。
Master of Data Science
跨學(xué)科領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)來管理和分析數(shù)據(jù)。專家們培養(yǎng)了從組織收集的海量信息庫中獲得洞察力和機(jī)會(huì)的能力。數(shù)據(jù)科學(xué)還強(qiáng)調(diào)管理和分析來自社交媒體、大規(guī)模傳感器、移動(dòng)和交易數(shù)據(jù)等來源的大數(shù)據(jù)所需的專業(yè)計(jì)算技能。它使企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢，使政府提供更有針對性的服務(wù)，使研究團(tuán)隊(duì)獲得新發(fā)現(xiàn)。
課程設(shè)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(xiàng):
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(xiàng)你以前沒有完成的課程:
Big Data Processing
Data Visualisation and Communication
Case Studies in Data Science
項(xiàng)目的第二年-項(xiàng)目和研究選項(xiàng)
Data Science Postgraduate Project
從數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)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(xué)本科學(xué)歷，主修計(jì)算機(jī)、科學(xué)、工程或健康，或統(tǒng)計(jì)學(xué)，平均績點(diǎn)至少為2.0(滿分為4.0)或同等學(xué)歷。
或
如果你擁有澳大利亞學(xué)士學(xué)位，GPA至少在4.0分中達(dá)到2.0分，或同等成績，也可以被考慮;本科或研究生學(xué)歷，已修畢程序設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)相關(guān)課程，或至少三年程序設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)或同等學(xué)歷的相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)或?qū)I(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
如果你希望行業(yè)或工作經(jīng)驗(yàn)被評估為符合入職要求的一部分，你需要提供一份詳細(xì)的簡歷，列出以前的職位、工作日期和職位職責(zé);您的雇主確認(rèn)這些細(xì)節(jié)的聲明(或雇主的聯(lián)系方式，以便RMIT尋求確認(rèn));以及任何相關(guān)專業(yè)發(fā)展的證明。
語言要求：
雅思(學(xué)術(shù)類):總分不低于6.5分(單項(xiàng)不低于6.0分)
托福(網(wǎng)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(xué)費(fèi)：AU$30,720
職業(yè)前景：
任何處理大量數(shù)據(jù)的組織都需要合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家。所有經(jīng)濟(jì)部門的組織——IT、商業(yè)、銀行和金融、科學(xué)和工程、政府、衛(wèi)生和醫(yī)療——都可以通過更好地管理和分析數(shù)據(jù)獲得競爭優(yōu)勢。
由于數(shù)據(jù)科學(xué)仍然是一個(gè)新興的領(lǐng)域，因此可用的角色是多種多樣的。
除了數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)頭銜，其他職位還包括分析專家、商業(yè)智能分析師/開發(fā)人員、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)挖掘人員、研究科學(xué)家和網(wǎng)絡(luò)分析師。
雖然行業(yè)專業(yè)知識(shí)的核心項(xiàng)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(wù)區(qū)的數(shù)據(jù)專業(yè)人員,和許多發(fā)展與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)和就業(yè)的機(jī)會(huì),包括聚會(huì)、活動(dòng)和研討會(huì),以及其他社交場合。
在接觸到最新的理論和實(shí)踐專業(yè)知識(shí)后，畢業(yè)生有望成為組織內(nèi)有影響力的領(lǐng)導(dǎo)者。
本課程也有一個(gè)研究流程，在這個(gè)流程中，學(xué)生與數(shù)據(jù)科學(xué)研究員一起工作，進(jìn)行更技術(shù)性的數(shù)據(jù)科學(xué)創(chuàng)新。
那么以上就是關(guān)于皇家墨爾本理工大學(xué)RMIT數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè) 21世紀(jì)最“性感”的學(xué)科!的相關(guān)內(nèi)容啦，以上內(nèi)容作為參考分享給大家，希望能幫助到有需要的同學(xué)，如果還有更多想要了解的內(nèi)容可以關(guān)注本平臺(tái)繼續(xù)瀏覽。
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