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数据科学硕士 - 皇家墨尔本理工大学

QS:119THE:251

Master of Data Science

工科数据科学
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澳大利亚 I 皇家墨尔本理工大学 查看学校详情

Royal Melbourne Institute of Technology University

入学时间2026-03-02
项目时长2年
项目学费210236人民币/每年
专业介绍
数据科学帮助人们理解每天从社交媒体、金融交易、传感器和科学研究等来源产生的海量数据。它结合了计算机科学、统计学和实际领域知识,用于收集、管理和分析数据。作为一名数据科学家,你将学习如何在这些数据中发现有意义的模式和洞察,帮助组织发掘新的机遇并做出更明智的决策。该领域专注于处理大规模、复杂数据集所需的高级计算技能。通过数据科学,企业可以保持竞争力,政府可以改善公共服务,研究人员可以取得突破性发现。
申请要求
申请者须持有澳大利亚计算、科学、工程、健康或统计学相关专业的学士学位,且GPA不低于2.0/4.0,或具备同等学历。若非上述专业背景,但拥有任意学科的澳大利亚学士学位(GPA≥2.0/4.0或同等成绩),并满足以下任一条件亦可考虑:完成过编程与统计学相关课程;或具备至少三年当前且相关的程序员、统计师或同类岗位工作经验。工作经验需通过详细简历、雇主证明及专业发展证据予以验证。国际学历将依据澳大利亚资格框架(AQF)评估其等效性。该课程无特定先修科目要求,亦无需提交选拔任务材料。
语言要求
雅思
总分要求6.5
听力6
阅读6
写作6
口语6
托福(旧版)
总分要求79
听力12
阅读13
写作21
口语18
PTE
总分要求58
听力50
阅读50
写作50
口语50
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申请日期

2026年开学季
2026-07开学-申请截止
2026-03-02开学2026-03-04申请截止

该课程为“数据科学硕士”(Master of Data Science - 计划代码MC267),CRICOS代码093313B,学制两年,授课地点为城市校区。学生需完成总计144学分方可毕业。 第一年需完成84学分的核心课程,包括:Python实用数据科学、编程基础、数据库概念、应用分析、数据整理、数据科学专业人士、高级数据科学编程。 此外还需从以下课程中选择12学分:大数据处理、数据可视化与传播、数据科学案例研究。 第二年需完成: - 从以下课程中选择12学分:计算机器学习、数据挖掘、机器学习; - 再从上述第一年未选的课程中补足24学分。 进入第二年,学生可选择项目选项或研究选项: - 项目选项:完成24学分的“数据科学研究生项目”,并从算法与分析、贝叶斯统计、人工智能、深度学习、云计算、数据库系统等课程中再选36学分。 - 研究选项1:完成“计算研究与项目准备”(12学分)、“算法与分析”(12学分)及“小论文/项目”(36学分),共60学分。 - 研究选项2:完成“计算研究与项目准备”(12学分)、“算法与分析”(12学分)、“小论文/项目A”(24学分)和“小论文/项目B”(12学分),共60学分。

使用Python进行实用的数据科学

Practical Data Science with Python

必修
数据库概念

Database Concepts

必修
深度学习

Deep Learning

必修
回归分析

Regression Analysis

必修
时间序列分析

Time Series Analysis

必修
可用性工程

Usability Engineering

必修
知识与数据仓库

Knowledge and Data Warehousing

必修
小论文/项目

Minor Thesis/Project

必修
编程基础

Programming Fundamentals

必修
数据整理

Data Wrangling

必修
数据科学高级编程

Advanced Programming for Data Science

必修
分类数据分析

Analysis of Categorical Data

必修
管理半结构化和非结构化数据

Managing Semi-structured and Unstructured Data

必修
智能决策

Intelligent Decision Making

必修
算法与分析

Algorithms and Analysis

必修
计算研究与项目准备

Computing Research and Project Preparation

必修
小论文/项目 A 部分

Minor Thesis/Project Part A

必修
小论文/项目 B部分

Minor Thesis/Project Part B

必修
数据科学专业人士

The Data Science Professional

必修
应用贝叶斯统计学

Applied Bayesian Statistics

必修
人工智能

Artificial Intelligence

必修
大数据管理

Big Data Management

必修
云计算

Cloud Computing

必修
数据挖掘

Data Mining

必修
进化计算

Evolutionary Computing

必修
预测

Forecasting

必修
高级优化

Advanced Optimisation

必修
机器学习

Machine Learning

必修
多变量分析技术

Multivariate Analysis Techniques

必修
社交媒体与网络分析

Social Media and Networks Analytics

必修
澳大利亚皇家墨尔本理工大学数据科学硕士 - 皇家墨尔本理工大学就业报告

Master of Data Science

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