身處在一個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代里，社交媒體、金融交易、交通等等都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，如何能將這些數(shù)據(jù)變成有價值的商業(yè)財(cái)富則成為了企業(yè)站穩(wěn)腳跟的關(guān)鍵，從而數(shù)據(jù)科學(xué)家在企業(yè)中扮演著非常重要的角色，可國內(nèi)針對此類人才培養(yǎng)十分匱乏，而澳洲很多大學(xué)都開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，下面，小編就為大家?guī)砹?em>澳大利亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)排名，希望對大家有所幫助：

　　墨爾本大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)】Master of Data Science

　　只有每年2月份開課，每年10/31申請截至，不能延期

　　QS排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)：39

　　學(xué)生將以計(jì)算機(jī)科學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)(或兩者兼有)的背景進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程，課程將根據(jù)學(xué)生在其他學(xué)科的技能進(jìn)行調(diào)整。

　　核心課程將為你打下堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)，因此你將具備管理和解釋大型復(fù)雜數(shù)據(jù)集合的關(guān)鍵技術(shù)和分析能力。

　　除了核心課程外，選修課程還讓您可以自由深入數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)領(lǐng)域。

　　課程結(jié)束后，你的簡歷中會有一個重要的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。在capstone項(xiàng)目中，您將把數(shù)據(jù)科學(xué)工具應(yīng)用于實(shí)際問題，單獨(dú)或作為團(tuán)隊(duì)的一部分來展示您的技能。

　　我們知道，要想在工作場所取得成功，你需要的不僅僅是技術(shù)能力。為了完善你的技能，你可以選擇專業(yè)技能科目，比如科學(xué)交流，這樣你就可以自信地開始你的數(shù)據(jù)科學(xué)職業(yè)生涯。

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　Statistical Modelling for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)建模

　　Multivariate Statistics for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)的多元統(tǒng)計(jì)

　　Computational Statistics & Data Science 計(jì)算統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)

　　Cluster and Cloud Computing 集群與云計(jì)算

　　錄取要求

　　背景要求： computer science, data science or statistics.

　　特別注意：

　　課程需要包含：

　　1. 編程課程

　　2. 學(xué)過這兩門課程：Calculus 2+ Linear Algebra

　　分?jǐn)?shù)要求：C9:80% 985:82.9%， 211： 85.8%，雙非：88.6% ，澳門科技大學(xué)2.85。

　　悉尼大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)】Master of Data Science

　　專業(yè)排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)50名

　　數(shù)據(jù)是任何組織的重要資產(chǎn)。它為客戶行為、市場情報(bào)和運(yùn)營績效等領(lǐng)域提供了寶貴的見解。數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建智能系統(tǒng)來管理、解釋、理解和從大數(shù)據(jù)集中獲取關(guān)鍵知識。

　　該專業(yè)適合有很強(qiáng)的數(shù)學(xué)或定量學(xué)科的背景，培養(yǎng)在使用數(shù)據(jù)科學(xué)指導(dǎo)專業(yè)領(lǐng)域的戰(zhàn)略決策方面的分析和技術(shù)技能，使畢業(yè)生能夠作為數(shù)據(jù)科學(xué)家在任何應(yīng)用領(lǐng)域獨(dú)立運(yùn)作。

　　培養(yǎng)方案提供了為學(xué)生開辟了如下幾種職業(yè)道路：在機(jī)器智能研究前沿磨練數(shù)據(jù)技能，成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家;具備在現(xiàn)有專業(yè)領(lǐng)域(如采礦分析師)構(gòu)建智能數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)的技能;通過數(shù)據(jù)管理、分析和建模方面的培訓(xùn)改進(jìn)科學(xué)研究。

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　Advanced Data Models 高級數(shù)據(jù)模型

　　Advanced Machine Learning 高級機(jī)器學(xué)習(xí)

　　Cloud Computing 云計(jì)算

　　Computational Approaches for Healthcare Data 醫(yī)療數(shù)據(jù)的計(jì)算方法

　　Computational Statistical Methods計(jì)算統(tǒng)計(jì)方法

　　Data Analysis in the Social Sciences 社會科學(xué)中的數(shù)據(jù)分析

　　Machine Learning and Data Mining 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘

　　Multimedia Retrieval多媒體檢索

　　Natural Language Processing 自然語言處理

　　Predictive Analytics 預(yù)測分析

　　錄取要求

　　澳洲本科相關(guān)專業(yè)背景(CS、IT、數(shù)學(xué))要求四年本科榮譽(yù)學(xué)位或者中國大陸本科相關(guān)專業(yè)+2年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)(數(shù)據(jù)分析崗，商業(yè)分析崗)

　　985：70% 、211：75%、雙非：80%

　　昆士蘭大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)】Master of Data Science

　　QS排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng) 排名：107

　　這是澳大利亞最全面的數(shù)據(jù)科學(xué)課程，將高水平的分析和技術(shù)技能與行業(yè)特定知識和基本專業(yè)屬性相結(jié)合。它也是世界上為數(shù)不多的提供跨學(xué)科教育的課程之一，在令人興奮的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域提供直接的行業(yè)聯(lián)系和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。為應(yīng)對復(fù)雜的數(shù)據(jù)科學(xué)挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備，并在全球數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案的未來發(fā)展中發(fā)揮主導(dǎo)作用。

　　學(xué)生將學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的高級課題，以及從商業(yè)、金融、健康或科學(xué)中選擇的選修課。在整個課程中，學(xué)生將學(xué)習(xí)如何在數(shù)據(jù)密集型環(huán)境中做出明智的決策。

　　學(xué)生將使用相關(guān)的大數(shù)據(jù)工具和技術(shù)，并掌握有關(guān)數(shù)據(jù)的使用、法律考慮、溝通等方面的基本知識。在最后一年，還將完成與行業(yè)相關(guān)的項(xiàng)目。

　　由于數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家有大量機(jī)會徹底改變我們的工作、生活和交流方式。擁有數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位，將為在澳大利亞或海外的眾多行業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和高科技公司以及咨詢和市場研究公司工作做好充分準(zhǔn)備。

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　Introduction to Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論

　　Responsible Data Science 負(fù)責(zé)性數(shù)據(jù)科學(xué)

　　Data Analytics at Scale 大規(guī)模數(shù)據(jù)分析

　　Machine Learning 機(jī)器學(xué)習(xí)

　　Statistical Methods for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法

　　錄取要求

　　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%，雙非80%

　　莫那什大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)】Master of Data Science

　　QS排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)：76

　　數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程擴(kuò)展了您對數(shù)據(jù)的分析、組織和計(jì)算方面的知識。您將學(xué)習(xí)管理數(shù)據(jù)并了解其對社會的影響。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程迎合了來自不同背景的學(xué)生，包括在編程、數(shù)據(jù)庫和數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)方面的基礎(chǔ)單元。然而，如果你有以前學(xué)習(xí)或工作經(jīng)驗(yàn)的背景，你可以通過豁免這些單元來加速學(xué)習(xí)，或者選擇更多的數(shù)據(jù)科學(xué)選修課。

　　核心課程包括數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)處理和可視化。然后選擇數(shù)據(jù)科學(xué)選修課，如機(jī)器學(xué)習(xí)、從半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如文本)學(xué)習(xí)以及大數(shù)據(jù)處理。你的選修課程可以讓你在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方面建立更深入的技能。

　　我們備受尊敬的教員非常自豪地開發(fā)了最新的材料，同時保持了堅(jiān)實(shí)的理論和平臺核心，包括Python和R(用于數(shù)據(jù)分析的兩種最流行的開源編程語言)、Hadoop和Spark(用于分布式處理)。您還可以獲得使用最先進(jìn)工具的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，并接觸到關(guān)鍵的行業(yè)參與者。

　　在最后一學(xué)期，您將參加一個行業(yè)經(jīng)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目，與行業(yè)導(dǎo)師合作開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動的IT解決方案。或者你將承擔(dān)一個小型論文研究項(xiàng)目，在國際公認(rèn)研究人員的監(jiān)督下調(diào)查前沿問題。

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　Algorithms and Programming Foundation in Python Python中的算法及編程基礎(chǔ)

　　Mathematics Foundation for Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

　　Introduction to Computer Architecture and Networks 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)概論

　　Data Wrangling 數(shù)據(jù)整理

　　Statistical Data Modelling 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)建模

　　錄取要求

　　背景要求：

　　2年碩士：本科學(xué)位

　　1.5年碩士：IT相關(guān)專業(yè)

　　分?jǐn)?shù)要求： 均分75%

　　阿德萊德大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)碩士】Master of Data Science

　　QS排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)專業(yè)排名108

　　大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)是必不可少的新興領(lǐng)域——從科學(xué)和工程到經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)字人文。阿德萊德大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士探索數(shù)據(jù)如何改變世界。課程將為學(xué)生提供在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)的知識和技能。學(xué)校位于不斷發(fā)展的阿德萊德市的理想位置，使其成為吸引國際學(xué)生的目的地。本專業(yè)為每個學(xué)位定制了學(xué)習(xí)計(jì)劃，學(xué)生可以根據(jù)自己的規(guī)劃進(jìn)一步調(diào)整。阿德萊德大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院每年都會進(jìn)行世界一流的研究，學(xué)術(shù)領(lǐng)袖和行業(yè)專家將會參與。

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　分布式數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘Distributed Databases & Data Mining

　　算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析Algorithm & Data Structure Analysis

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的編程和計(jì)算思維Programming and Computational Thinking for Data Science

　　大數(shù)據(jù)分析與項(xiàng)目Big Data Analysis and Project

　　概率與統(tǒng)計(jì)Probability & Statistics

　　挖掘大數(shù)據(jù)Mining Big Data

　　統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)簡介Introduction to Statistical Machine Learning

　　數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)Mathematical Foundations of Data Science

　　錄取要求

　　2年： 本科計(jì)算機(jī)相關(guān)，需要提供數(shù)學(xué)相關(guān)的課程描述

　　皇家墨爾本理工大學(xué)

　　專業(yè)：【數(shù)據(jù)科學(xué)】Master of Data Science

　　QS排名： 計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)141名

　　通過本學(xué)位，學(xué)生將學(xué)習(xí)分析、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的綜合技能，使你成為商業(yè)決策、企業(yè)戰(zhàn)略和政府規(guī)劃的核心。為畢業(yè)生在推動科學(xué)研究、經(jīng)濟(jì)增長、公共政策和企業(yè)戰(zhàn)略、使用云技術(shù)幫助管理和分析超大數(shù)據(jù)集等領(lǐng)域的職業(yè)生涯做好了準(zhǔn)備。該學(xué)位還提供了體驗(yàn)行業(yè)項(xiàng)目的機(jī)會，在該項(xiàng)目中，您將承擔(dān)一個頂點(diǎn)項(xiàng)目，從而獲得在商業(yè)環(huán)境中分析數(shù)據(jù)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。在企業(yè)環(huán)境中工作，你將把在整個課程中獲得的知識整合到堅(jiān)實(shí)的技能基礎(chǔ)中，融入到你的職業(yè)生活中。

　　接觸理論知識和實(shí)踐專業(yè)知識意味著數(shù)據(jù)科學(xué)碩士畢業(yè)生有潛力成為組織內(nèi)有影響力的領(lǐng)導(dǎo)者

　　課程內(nèi)容節(jié)選

　　Practical Data Science with Python 用Python實(shí)現(xiàn)實(shí)用數(shù)據(jù)科學(xué)

　　Programming Fundamentals 編程基礎(chǔ)

　　Database Concepts 數(shù)據(jù)庫概念

　　Applied Analytics 應(yīng)用分析

　　Data Wrangling 數(shù)據(jù)爭用

　　Advanced Programming for Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)高級編程

　　錄取要求

　　本科理工科背景computing, science, engineering, health, or statistics

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于澳大利亞大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)排名的相關(guān)問題介紹，希望能給各位赴澳留學(xué)的學(xué)子們指點(diǎn)迷津。近年來，赴澳留學(xué)一直是廣大學(xué)生最熱門的話題，同時，很多學(xué)生對于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費(fèi)用等諸多問題困擾不斷，別擔(dān)心，IDP留學(xué)專家可以為你排憂解難，同時，更多關(guān)于赴澳留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學(xué)子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學(xué)校并且學(xué)業(yè)有成!