数据科学(专业)硕士

手册的一年

2022

课程代码

300604

课程类型

MCW -课程硕士(AQF 9级)

老板

热带环境与社会司

大学

科学和工程

课程的必备条件

完成AQF 7级学士学位;或

5年或以上IT或数据科学/数据分析相关行业经验;或

科学及工程学院院长认可的其他资历或实际经验，与上述资历相当。

本课程的入学要求与途径的资格在澳大利亚资格框架(AQF level 9)硕士学位指南。

最低英语水平要求

非英语背景的申请人必须满足英语语言能力的要求带2- - - - - -安排二世JCU的招生政策。

额外的承认

需求

要求具备数学B级(或包括代数和初等微分学在内的同等水平)，以及一定的计算、数据分析或编程背景。

基于相关行业经验的录取必须有详细的简历和工作经验证明(如雇主详细说明职位和职位描述的信件)。

特殊的入学要求

考生需要确保他们能够可靠地访问互联网服务和计算资源。

学分

课程结构为48学分

额外的课程规则

不适用

Post-admission需求

需要电脑和互联网接入。

额外的完成
需求

不适用

课程学习成果

成功完成数据科学(专业)硕士课程后，毕业生将能够:

• 在数据科学及其应用中整合和应用先进的实践、技术和理论知识，包括对最新发展和现代挑战的理解。
• 从各种来源检索、分析、综合和评估复杂的信息、概念、方法或理论。
• 根据数据和应用的需要，选择和应用定性和定量的方法、技术和工具，计划和实施数据集的适当调查。
• 分析需求，并演示在数据采集、查询、管理、分析和可视化方面适当的计算语言和计算工具的有效应用。
• 通过主动和专家判断，应用数据科学的知识和技能，识别、分析和提出复杂问题的解决方案，特别是与热带、区域或土著环境有关的问题。
• 通过高级的书面和口头英语语言技能以及各种媒体，向专家和非专业观众清晰连贯地传达数据科学的数据概念和方法，以及数据科学应用的论点和结论。
• 严格审查伦理原则、数据安全和隐私问题，并在适当的情况下审查监管要求和文化框架，以便在不同背景下有效、负责和安全地工作。
• 反思当前的技能、知识和态度，自主和/或与他人合作，管理他们的专业学习需求和表现。
• 运用研究原理、方法、技术和工具的知识来计划和执行一个实质性的基于研究的项目、顶点经验和/或奖学金。

当然可以在

笔记

在线本部同样高品质

本课程通过连续授课模式100%在线授课。

凯恩斯本部同样高品质

全日制学生将有25%的课程通过网络学习。

预计完成时间

JCU在线学生32个月的连续学习，

2年全日制在校学生;或相关的兼职

最大完成时间

5.5年

最长休假时间

2年

课程进展
必备的

JCU在线学生必须成功完成顺序1、2和3，然后才能尝试任何顺序4的科目。

为了保证令人满意的进展，在任何12个月内必须选修至少三门课程。

课程包括强制性的专业实习

JCU在线校区录取的学生没有强制实习。

本课程仅为被凯恩斯校区录取的学生提供规定的专业实习。学生可能被要求在他们注册的校园以外的地方接受这种实习，费用自理。

特殊的评估
需求

零

专业认证
需求

零

资格

学生可申请转学分修读先前修读的大专或非正式及非正式课程信用转移过程

下列项目可获得学分:

• 同一学科的AQF 7级资格证书-从序列1和2中获得最多12个学分。
• 5年或以上IT或数据科学/数据分析相关行业经验-从课程1和2中获得12个学分

注:如果使用定量学科的相关行业经验，但不具备资格，则该经验也不会被用作入职要求。

*相关学科包括数据科学、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学分，除非学生从JCU的一个奖项转到另一个奖项，然后可以授予学分的任何学科的奖项之间的学科等价。

货币

只有在本课程开课前10年内完成的课程，才会获得学分。

到期

任何科目所获学分将在15.5年后被取消，如果学生到那时还没有完成本课程。

其他限制

在单独评估入学要求时，用于录取该课程的本科学习或工作经验将不被授予学分。

奖”称号

数据科学硕士(专业)

批准的缩写

MDataSc(教授)

专业包括在
考试及格证书

不适用-本课程没有专业

以较低奖励退出

学生在完成课程前退出课程，并成功完成相应学科的12个学分，可能有资格获得数据科学研究生证书。

学生在完成课程前退出课程，并成功完成24个适当学科学分，可能有资格获得数据科学研究生文凭。

学生在完成课程前退出课程，并成功完成36个适当学科的学分，可能有资格获得数据科学硕士学位。

当然清晰度

不适用

特别的奖励

在完成课程的平均绩点达到6分或以上的情况下，在科学与工程学院院长的推荐下，副副校长可以推荐卓越数据科学(专业)硕士学位。