信息自2019年起对学生有效

数据科学硕士

手册年份

2019

课程代码

300104

课程类型

硕士学位(课程学士)(AQF9级)

分区

热带环境与社会

授标需求

招生条件

课程必备条件

完成AQF7级学士学位或

5年或5年以上IT或数据科学/数据分析学产业经验或

理工学院院长确认的其他资质或实践经验等同以上内容

输入必修课程通路资质澳大利亚资质框架9级硕士学位指南

最小英语能力要求

非英语背景申请人必须满足英语熟练程度要求带2-附表二JCU招生策略

附加招生要求

数学B类(或等值包括代数和基本差分演算法)和计算、数据分析或编程中的一些背景假设

基于相关行业经验的录用必须配有详细CV和工作经验证明(例如:雇主来信详细描述职位和职务说明)

特殊招生要求

候选人需要确保他们可靠地接入互联网服务并计算资源

学术课程完成

信用点

48分课程结构

附加课程规则

不适用

许可后需求

计算机和互联网访问是必要的

附加补全
需求

不适用

课程学习结果

成功完成数据科学硕士后,毕业生将能够:

  • 综合应用先进实用技术理论知识,包括理解数据科学及其应用的最新动态和现代挑战
  • 从各种源获取、分析、合成和评价复杂信息、概念、方法或理论
  • 规划并适当调查数据集,选择并应用适合数据和应用的定性和量化方法、技巧和工具
  • 分析需求并展示有效应用适当计算语言和计算工具实现数据采集、查询、管理、分析和可视化
  • 确定、分析并生成复杂问题解决方案,特别是与热带、区域或土著环境相关解决方案,通过应用数据科学知识和技能并主动和专家判断
  • 数据科学数据概念和方法以及通过高级笔语语言技巧和口语语言技巧和各种媒体向专家和非专家对象清晰一致地交流数据科学应用的论题和结论
  • 严格审查道德原则、数据安全隐私问题,并酌情审查监管需求和文化框架,以有效、负责和安全地工作于各种环境
  • 思考当前技能、知识和态度自主和/或协同他人管理专业学习需要和性能
  • 应用研究原理、方法、技巧和工具知识规划并实施大规模基于研究项目、顶点经验/或奖学金

课程结构

核心对象

剖面图1

MA580003数据科学基础

MA582003数据科学家统计方法

MA5830:03数据可视化

CP580403数据库系统

剖面2

CP580503程序设计分析使用ython

MA580103数据科学家基本数学

MA581003数据挖掘简介

MA582103数据科学家高级统计法

剖面3

CP580603数据资讯管理安全隐私道德

MA583103大数据管理处理

MA5832数据挖掘机学习

MA584003数据科学战略决策企业

剖面图4

MA585103数据学主类1

MA5852数据学硕士2类

MA585303数据科学项目1

MA585403数据科学项目2

校园

ssealiableat

注解

JCU在线

本课百分百通过旋转木马送送模型上网

开恩斯

全时学生上网学习率达25%

候选资格

期望时间补全

连续旋转模式32个月JCU在线学生全时24个月或等值非全时

最大时间补全

5.5年

最长缺勤

2年

进取式

课程分流必备

成功完成旋转木马1、2和3

为确保令人满意的进度,必须在12个月期间至少选取3个题目

课程包括强制职业定位

特殊评估需求

内尔

专业认证要求

内尔

最大允许传递分级

内尔

高级站

适配性

学生可申请高级立大学前科信用解析策略相关程序

可授予下列高级站位:

  • AQF7级证书编程-从 Carousel 1和2最多12分
  • 5年或5年以上IT或数据科学/数据分析行业经验-最多12分从carousel1和2

说明:如果相关行业无量化学科资质经验用于满足输入要求,则该经验不同时提供高级立体

* Cogate学科包括数据科学、计算机科学、IT、数学、统计学、工程学、物理学、经济学或金融学

最大允许

24分信用分数,除非学生从JCU授标转至另一个JCU

货币类

高级声望只授予学前10年完成的学习

过期

高级立体考试日期15.5年后,如果学生届时尚未完成课程,则取消高级立体考试15.5年

其它约束

大学本科学习或工作经验不授予高级站位,这些学习或工作经验用于分评招生条件时招生

授标细节

奖项标题

数据科学硕士

核准缩写

MDataSc

测试amur中包括主修

不适用-本课程无主

下限授标

毕业前退出课程并成功完成12分适当科目的学生可获数据科学研究生证书

毕业前退出课程并成功完成24分适当科目的学生可获数据科学研究生证书

课程表达

不适用

特殊奖项 课程平均六分或六分以上完成时,副副校长可根据理工学院院长推荐推荐授予有特色数据学硕士
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