身處在大數(shù)據(jù)時(shí)代之下，各行各業(yè)都離不開數(shù)據(jù)分析，我國(guó)為了激發(fā)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的活力，先后出臺(tái)了一系列的《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》等政策文件，預(yù)計(jì)到2025年我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到1.9萬(wàn)億，可國(guó)內(nèi)目前開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的名校少之又少，而澳洲開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的名校不在少數(shù)，下面，小編就為大家?guī)砹?em>澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)大學(xué)排名，希望對(duì)大家有所幫助：

　　阿德萊德大學(xué)

　　阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)介紹

　　大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)是許多領(lǐng)域的新興領(lǐng)域--從科學(xué)和工程到經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)字人文科學(xué)，都是必不可少的。阿德萊德大學(xué)的Master of Data Science探討了數(shù)據(jù)如何改變我們的世界，這個(gè)專業(yè)為學(xué)生提供了知識(shí)和技能，讓您在您關(guān)心的領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)。在這個(gè)專業(yè)中，學(xué)生將：

　　· 在第一學(xué)期進(jìn)行專門的IT入門課程

　　· 培養(yǎng)編程、數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的核心技能

　　· 了解數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)如何推動(dòng)組織、行業(yè)和社區(qū)的變革

　　· 提升自己在所選興趣領(lǐng)域的能力

　　· 在一個(gè)重要的項(xiàng)目中結(jié)合并應(yīng)用學(xué)習(xí)

　　Master of Data Science是由澳洲計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)(ACS)認(rèn)證的，如果有移民打算，畢業(yè)后有機(jī)會(huì)移民。畢業(yè)后的主要移民條件：

　　· 通過ACS職業(yè)評(píng)估(條件：擁有畢1年畢業(yè)后的相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)或者完成職業(yè)年課程后)

　　· EOI評(píng)分至少65分(實(shí)際上獲邀分?jǐn)?shù)更高，例如2023年3月獲邀分?jǐn)?shù)達(dá)到95)

　　· 英語(yǔ)水平達(dá)到Competent English(相當(dāng)于雅思4個(gè)6)

　　·

　　阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)課程設(shè)置

　　必修課程∶

　　Evolutionary Computation進(jìn)化計(jì)算

　　Programming & Computational Thinking for Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)的編程與

　　計(jì)算思維

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

　　Research Methods in Software Engineering and Computer Science軟件工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)的研究方法

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

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

　　Probability and Statistics概率和統(tǒng)計(jì)

　　Distributed Databases & Data Mining分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘Introduction to Statistical Machine Learning 統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

　　Mining Big Data 挖掘大數(shù)據(jù)

　　研究項(xiàng)目∶

　　Master of Data Science Research Project Part A 數(shù)據(jù)科學(xué)碩士研究項(xiàng)目A

　　Master of Data Science Research Project Part B數(shù)據(jù)科學(xué)碩士研究項(xiàng)目B

　　選修課程∶:

　　specialised. Programming專業(yè)編程

　　Artificial Intelligence 人工智能

　　Systems Programming系統(tǒng)編程

　　Parallel and Distributed Computing并行和分布式計(jì)算

　　Statistics Topic A統(tǒng)計(jì)專題A

　　Statistics Topic B統(tǒng)計(jì)專題B

　　Statistical Modelling 統(tǒng)計(jì)建模

　　Mathematical Statistics數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)

　　Advanced Algorithms高級(jí)算法

　　Distributed Systems 分布式系統(tǒng)

　　Statistics Topic D統(tǒng)計(jì)專題D

　　Statistical Modelling and Inference 統(tǒng)計(jì)建模和推理

　　Computational Bayesian Statistics IⅢI計(jì)算貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)Ⅲ

　　阿德萊德大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士專業(yè)錄取要求

　　學(xué)術(shù)要求：

　　本科任何專業(yè)，擁有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，建議均分985院校75%，雙非院校80%

　　語(yǔ)言要求：

　　雅思：均分6.5，單項(xiàng)6;或

　　托福：總分79，寫作21，口語(yǔ)18，其他單項(xiàng)13;或

　　PTE：均分58，單項(xiàng)50

　　阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)畢業(yè)前景

　　阿德萊德大學(xué)Master of Data Science的畢業(yè)生可能會(huì)幫助大企業(yè)在面對(duì)不確定性時(shí)利用數(shù)據(jù)做出更明智的決策，可能分析應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)來推動(dòng)用戶體驗(yàn)更新，也可能會(huì)作為一個(gè)數(shù)據(jù)架構(gòu)師提出創(chuàng)新的管理系統(tǒng)。

　　畢業(yè)生就業(yè)方向包括：商業(yè)顧問、數(shù)據(jù)庫(kù)協(xié)調(diào)員、工程師、金融系統(tǒng)/計(jì)算機(jī)分析師、科學(xué)數(shù)據(jù)分析師、系統(tǒng)分析師、信息分析師、信息技術(shù)員、信息和通信技術(shù)員、商業(yè)分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析員、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家。

　　昆士蘭大學(xué)

　　昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)介紹

　　昆士蘭大學(xué)的Master of Data Science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)技能與特定行業(yè)的知識(shí)和必要的專業(yè)屬性相結(jié)合。這也是世界上為數(shù)不多的為學(xué)生提供跨學(xué)科教育的項(xiàng)目之一，學(xué)生將學(xué)習(xí)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)的高級(jí)主題，并且可以選修商業(yè)、金融、健康或科學(xué)方面的課程，并且最后一年，學(xué)生將直接接觸行業(yè)并獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　此外，昆士蘭大學(xué)這個(gè)專業(yè)是澳洲八大中唯一受到ACS認(rèn)證的Master of Data Science(其他學(xué)校，例如墨爾本大學(xué)、悉尼大學(xué)、莫納什大學(xué)、西澳大學(xué)、阿德萊德大學(xué)的該學(xué)位，目前都還未受到認(rèn)證)，如果有移民打算，考慮這個(gè)專業(yè)是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

　　學(xué)制：1.5年、2年

　　開課時(shí)間：2月或7月

　　學(xué)費(fèi)：45120澳元/年(2023年)

　　課程設(shè)置

　　必修課程∶

　　Introduction to Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)簡(jiǎn)介

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

　　Data Analytics at Scale規(guī)模化的數(shù)據(jù)分析

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

　　Data Science Capstone Project 1數(shù)據(jù)科學(xué)頂點(diǎn)項(xiàng)目1

　　Data Science Capstone Project 2數(shù)據(jù)科學(xué)頂點(diǎn)項(xiàng)目2

　　Machine Learning for Data Scientists數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　學(xué)科選修課程A(5門):

　　Introduction to Software Engineering軟件工程導(dǎo)論

　　Database Principles數(shù)據(jù)庫(kù)原理

　　Advanced Database Systems高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

　　Mathematics for Data Science 1數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)1

　　Mathematics for Data Science 2數(shù)搖科學(xué)的數(shù)學(xué)2

　　Applied Probability & Statistics 應(yīng)用概率與統(tǒng)計(jì)學(xué)

　　學(xué)科選修課程B(2門) :

　　Data Mining數(shù)據(jù)挖掘

　　Advanced Techniques for High Dimensional Data高維數(shù)據(jù)的先進(jìn)技術(shù)

　　Information Retrieval and Web Search 信息檢索和網(wǎng)絡(luò)搜索

　　Social Media Analxtics社交媒體分析

　　Numerical Linear Algebra and Qptimisation 數(shù)學(xué)線性代數(shù)和優(yōu)化

　　Advanced Topics in Operations Research運(yùn)籌學(xué)高級(jí)課題

　　perations Research & Mathematical Planning運(yùn)籌學(xué)與數(shù)學(xué)規(guī)劃

　　Statistical Learning 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)

　　跨學(xué)科選修課程∶

　　Accounting會(huì)計(jì)

　　Concepts in Biginformatics生物信息學(xué)的概念

　　Introduction to Proteins and Nucleic Acids蛋白質(zhì)和核酸簡(jiǎn)介

　　Advanced Bioinformatics高級(jí)生物信息學(xué)

　　Advanced Genome Informatics高級(jí)基因組信息學(xué)

　　Pattern Recognition and Analysis模式識(shí)別和分析

　　Advanced Algorithms & Data Structures高級(jí)算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　Algorithms & Data Structures算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　Artificial Intelligence人工智能

　　Numerical Methods in Computational Science計(jì)算科學(xué)中的數(shù)值方法

　　High-Performance Computing高性能計(jì)算

　　Advanced Software Engineering高級(jí)軟件工程

　　Design Thinking設(shè)計(jì)思維

　　Elements of Econometrics計(jì)星經(jīng)濟(jì)學(xué)要素

　　Applied Econometrics for Macroeconomics and Finance宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)的應(yīng)用計(jì)量學(xué)研究

　　Financial Econometrics 金融計(jì)量學(xué)

　　Finance 金融

　　Portfolio Management投資組合管理

　　Financial Mathematics金融數(shù)學(xué)

　　Computation in Financial Mathematics金融數(shù)學(xué)的計(jì)算

　　Financial Calculus金融微積分

　　Fundamentals of Marketing 市場(chǎng)營(yíng)銷的基本原理

　　Consumer &Buyer Behaviour 消費(fèi)者和買家行為

　　Market& Consumer Research 市場(chǎng)和消費(fèi)者研究

　　Introduction to Epidemiology 流行病學(xué)簡(jiǎn)介

　　Mathematical Statistics數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)

　　Probability Models & Stochastic ProcessesⅠ概率模型與隨機(jī)過程一Statistical Analysis of Genetic Data遺傳數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

　　Advanced StatisticsIl 高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)Ⅱ

　　Advanced Probability & Stochastic ProcessesⅠ高級(jí)概率與隨機(jī)過程Ⅰ

　　Advanced Probability & Stochastic ProcessesII高級(jí)概率與隨機(jī)過程II

　　Longitudinal & Correlated Data縱向和相關(guān)數(shù)據(jù)

　　昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)錄取要求

　　學(xué)術(shù)要求：

　　2年制：本科相關(guān)專業(yè)，建議985/211院校均分75%，雙非院校均分80%

　　1.5年制：本科相關(guān)專業(yè)(學(xué)過計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué))，建議985/211院校均分75%，雙非院校均分80%

　　語(yǔ)言要求：

　　雅思：均分6.5，單項(xiàng)6;或

　　托福：總分87，寫作21，其他單項(xiàng)19;或

　　PTE：均分64，單項(xiàng)60

　　昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)畢業(yè)前景

　　由于數(shù)據(jù)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)科學(xué)家有巨大的機(jī)會(huì)來徹底改變我們的工作、生活和溝通方式。憑借Master of Data Science，畢業(yè)生將為在澳大利亞或海外的大量行業(yè)部門、政府機(jī)構(gòu)和高科技公司以及咨詢和市場(chǎng)研究公司工作做好專業(yè)準(zhǔn)備，可能會(huì)從事的職業(yè)包括：

　　· 市場(chǎng)調(diào)研員

　　· 數(shù)據(jù)科學(xué)家

　　· 風(fēng)險(xiǎn)分析員

　　· 供應(yīng)鏈分析員

　　· 商業(yè)情報(bào)分析員

　　· 數(shù)據(jù)挖掘機(jī)

　　· 大數(shù)據(jù)工程師

　　· 投資組合經(jīng)理

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)大學(xué)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(shí)，很多學(xué)生對(duì)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(shí)，更多關(guān)于赴澳留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對(duì)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!