澳大利亚大学数据科学硕士专业排名 这六大院校带你挖掘大数据背后的商业财富!
身处在一个数据驱动的时代里，社交媒体、金融交易、交通等等都会产生大量的数据信息，如何能将这些数据变成有价值的商业财富则成为了企业站稳脚跟的关键，从而数据科学家在企业中扮演着非常重要的角色，可国内针对此类人才培养十分匮乏，而澳洲很多大学都开设了数据科学专业，下面，小编就为大家带来了澳大利亚大学数据科学硕士专业排名，希望对大家有所帮助：
墨尔本大学
专业：【数据科学】Master of Data Science
只有每年2月份开课，每年10/31申请截至，不能延期
QS排名： 计算机科学与信息系统：39
学生将以计算机科学或统计学(或两者兼有)的背景进入数据科学硕士课程，课程将根据学生在其他学科的技能进行调整。
核心课程将为你打下坚实的数据科学基础，因此你将具备管理和解释大型复杂数据集合的关键技术和分析能力。
除了核心课程外，选修课程还让您可以自由深入数据科学的专业领域。
课程结束后，你的简历中会有一个重要的数据科学项目。在capstone项目中，您将把数据科学工具应用于实际问题，单独或作为团队的一部分来展示您的技能。
我们知道，要想在工作场所取得成功，你需要的不仅仅是技术能力。为了完善你的技能，你可以选择专业技能科目，比如科学交流，这样你就可以自信地开始你的数据科学职业生涯。
课程内容节选
Statistical Modelling for Data Science 数据科学的统计建模
Multivariate Statistics for Data Science 数据科学的多元统计
Computational Statistics & Data Science 计算统计与数据科学
Cluster and Cloud Computing 集群与云计算
录取要求
背景要求： computer science, data science or statistics.
特别注意：
课程需要包含：
1. 编程课程
2. 学过这两门课程：Calculus 2+ Linear Algebra
分数要求：C9:80% 985:82.9%， 211： 85.8%，双非：88.6% ，澳门科技大学2.85。
悉尼大学
专业：【数据科学】Master of Data Science
专业排名： 计算机科学与信息系统50名
数据是任何组织的重要资产。它为客户行为、市场情报和运营绩效等领域提供了宝贵的见解。数据科学家构建智能系统来管理、解释、理解和从大数据集中获取关键知识。
该专业适合有很强的数学或定量学科的背景，培养在使用数据科学指导专业领域的战略决策方面的分析和技术技能，使毕业生能够作为数据科学家在任何应用领域独立运作。
培养方案提供了为学生开辟了如下几种职业道路：在机器智能研究前沿磨练数据技能，成为一名数据科学家;具备在现有专业领域(如采矿分析师)构建智能数据驱动系统的技能;通过数据管理、分析和建模方面的培训改进科学研究。
课程内容节选
Advanced Data Models 高级数据模型
Advanced Machine Learning 高级机器学习
Cloud Computing 云计算
Computational Approaches for Healthcare Data 医疗数据的计算方法
Computational Statistical Methods计算统计方法
Data Analysis in the Social Sciences 社会科学中的数据分析
Machine Learning and Data Mining 机器学习与数据挖掘
Multimedia Retrieval多媒体检索
Natural Language Processing 自然语言处理
Predictive Analytics 预测分析
录取要求
澳洲本科相关专业背景(CS、IT、数学)要求四年本科荣誉学位或者中国大陆本科相关专业+2年相关工作经验(数据分析岗，商业分析岗)
985：70% 、211：75%、双非：80%
昆士兰大学
专业：【数据科学】Master of Data Science
QS排名： 计算机科学与信息系统 排名：107
这是澳大利亚最全面的数据科学课程，将高水平的分析和技术技能与行业特定知识和基本专业属性相结合。它也是世界上为数不多的提供跨学科教育的课程之一，在令人兴奋的数据科学领域提供直接的行业联系和实践经验。为应对复杂的数据科学挑战做好准备，并在全球数据科学解决方案的未来发展中发挥主导作用。
学生将学习计算机、统计学和数学的高级课题，以及从商业、金融、健康或科学中选择的选修课。在整个课程中，学生将学习如何在数据密集型环境中做出明智的决策。
学生将使用相关的大数据工具和技术，并掌握有关数据的使用、法律考虑、沟通等方面的基本知识。在最后一年，还将完成与行业相关的项目。
由于数据是数字经济的基础，因此数据科学家有大量机会彻底改变我们的工作、生活和交流方式。拥有数据科学硕士学位，将为在澳大利亚或海外的众多行业、政府机构和高科技公司以及咨询和市场研究公司工作做好充分准备。
课程内容节选
Introduction to Data Science 数据科学导论
Responsible Data Science 负责性数据科学
Data Analytics at Scale 大规模数据分析
Machine Learning 机器学习
Statistical Methods for Data Science 数据科学的统计方法
录取要求
工科背景Mathematics or Statistics or Computing
Related disciplines include but are not limited to Information Technology, Computer Science, Statistics, Mathematics, Engineering, Physics, Actuarial Studies.
211均分要求75%，双非80%
莫那什大学
专业：【数据科学】Master of Data Science
QS排名： 计算机科学与信息系统：76
数据科学硕士课程扩展了您对数据的分析、组织和计算方面的知识。您将学习管理数据并了解其对社会的影响。
数据科学硕士课程迎合了来自不同背景的学生，包括在编程、数据库和数学或统计方面的基础单元。然而，如果你有以前学习或工作经验的背景，你可以通过豁免这些单元来加速学习，或者选择更多的数据科学选修课。
核心课程包括数据科学目标、数据分析、数据预处理和可视化。然后选择数据科学选修课，如机器学习、从半结构化数据(如文本)学习以及大数据处理。你的选修课程可以让你在数据分析和机器学习方面建立更深入的技能。
我们备受尊敬的教员非常自豪地开发了最新的材料，同时保持了坚实的理论和平台核心，包括Python和R(用于数据分析的两种最流行的开源编程语言)、Hadoop和Spark(用于分布式处理)。您还可以获得使用最先进工具的实际操作经验，并接触到关键的行业参与者。
在最后一学期，您将参加一个行业经验团队项目，与行业导师合作开发数据驱动的IT解决方案。或者你将承担一个小型论文研究项目，在国际公认研究人员的监督下调查前沿问题。
课程内容节选
Algorithms and Programming Foundation in Python Python中的算法及编程基础
Mathematics Foundation for Data Science 数据科学数学基础
Introduction to Computer Architecture and Networks 计算机体系结构与网络概论
Data Wrangling 数据整理
Statistical Data Modelling 统计数据建模
录取要求
背景要求：
2年硕士：本科学位
1.5年硕士：IT相关专业
分数要求： 均分75%
阿德莱德大学
专业：【数据科学硕士】Master of Data Science
QS排名： 计算机科学与信息系统专业排名108
大数据和数据科学是必不可少的新兴领域——从科学和工程到经济学和数字人文。阿德莱德大学的数据科学硕士探索数据如何改变世界。课程将为学生提供在数据科学领域做出贡献的知识和技能。学校位于不断发展的阿德莱德市的理想位置，使其成为吸引国际学生的目的地。本专业为每个学位定制了学习计划，学生可以根据自己的规划进一步调整。阿德莱德大学的计算机科学学院每年都会进行世界一流的研究，学术领袖和行业专家将会参与。
课程内容节选
分布式数据库和数据挖掘Distributed Databases & Data Mining
算法与数据结构分析Algorithm & Data Structure Analysis
数据科学的编程和计算思维Programming and Computational Thinking for Data Science
大数据分析与项目Big Data Analysis and Project
概率与统计Probability & Statistics
挖掘大数据Mining Big Data
统计机器学习简介Introduction to Statistical Machine Learning
数据科学的数学基础Mathematical Foundations of Data Science
录取要求
2年： 本科计算机相关，需要提供数学相关的课程描述
皇家墨尔本理工大学
专业：【数据科学】Master of Data Science
QS排名： 计算机科学与信息系统141名
通过本学位，学生将学习分析、统计和计算机科学方面的综合技能，使你成为商业决策、企业战略和政府规划的核心。为毕业生在推动科学研究、经济增长、公共政策和企业战略、使用云技术帮助管理和分析超大数据集等领域的职业生涯做好了准备。该学位还提供了体验行业项目的机会，在该项目中，您将承担一个顶点项目，从而获得在商业环境中分析数据的实际经验。在企业环境中工作，你将把在整个课程中获得的知识整合到坚实的技能基础中，融入到你的职业生活中。
接触理论知识和实践专业知识意味着数据科学硕士毕业生有潜力成为组织内有影响力的领导者
课程内容节选
Practical Data Science with Python 用Python实现实用数据科学
Programming Fundamentals 编程基础
Database Concepts 数据库概念
Applied Analytics 应用分析
Data Wrangling 数据争用
Advanced Programming for Data Science数据科学高级编程
录取要求
本科理工科背景computing, science, engineering, health, or statistics
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