数据科学

15年前,数据科学家的角色是闻所未闻的。今天,它已经成为世界各地商业和政府部门的一个既定角色。随着数据源、软件工具和技术的变化,这个角色的性质也在不断变化。我们的毕业生在毕业时对数据科学的技术有了进一步的了解,包括机器学习和统计方法以及它们在大数据世界中的应用。你将能够批判性地分析从科学、人文和社会科学到商业和政府的各种应用领域的数据要求和来源。

Master of Data Science

专业介绍

15年前,数据科学家的角色是闻所未闻的。今天,它已经成为世界各地商业和政府部门的一个既定角色。随着数据源、软件工具和技术的变化,这个角色的性质也在不断变化。我们的毕业生在毕业时对数据科学的技术有了进一步的了解,包括机器学习和统计方法以及它们在大数据世界中的应用。你将能够批判性地分析从科学、人文和社会科学到商业和政府的各种应用领域的数据要求和来源。

Program Introduction

Fifteen years ago, the role of data scientist was unheard of. Today, it’s an established role in business and government departments around the world. The nature of the role is constantly shifting as data sources, software tools, and techniques change. Equip yourself with the skills and knowledge to move and adapt to these changes.Our graduates leave with an advanced understanding of techniques in data science, including machine learning and statistical methods and their uses in the world of big data. You will be able to critically analyse data requirements and sources in a variety of areas of application from the sciences, humanities, and social sciences to business and government.

所属大学 惠灵顿维多利亚大学
关联学科 数据科学
开学时间 2
学制 1,2 年
学费 42,050 纽币
项目网址 https://www.wgtn.ac.nz/explore/postgraduate-programmes/master-of-data-science/overview?international=true

申请要求

专业领域: 数据科学,计算机科学,统计学类专业。

语言要求

IELTS

总分要求: 6.5
分项要求: 听力: 6 | 阅读: 6 | 写作: 6 | 口语: 6

TOEFL

总分要求: 90
分项要求: 写作: 20

课程设置

中文课程名 英文课程名
机器学习工具和技术 Machine Learning Tools and Techniques
实用数据科学 Practical Data Science
编程和数据管理 Programming and Data Management
数据科学的统计建模 Statistical Modelling for Data Science
模拟和随机模型 Simulation and Stochastic Models
大数据 Big Data
神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning
进化计算和学习 Evolutionary Computation and Learning
概率机器学习 Probabilistic Machine Learning
数据科学的研究准备 Research Preparation for Data Science
数据科学的先进技术 Advanced Techniques for Data Science
数据科学实习 Data Science Practicum
计算统计 Computational Statistics
广义线性模型 Generalised Linear Models
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