信息时代需要数据科学家，大数据瞬息万变，充满挑战。数据科学从数据资产中提取价值，帮助我们了解过去，更好地管理现在，并有效地规划未来。它在推动工业、商业、治理和研究方面发挥着关键作用，因此该领域的毕业生备受追捧。
数据科学硕士 (MDS) 教您如何探索数据并发现其潜力——如何为科学、商业和政府中的实际问题找到创新解决方案，从技术初创企业到全球组织。拥有科学、工程、艺术或计算学位，您可以攻读数据科学硕士学位，获得数据管理、数据分析和数据处理方面的技能——这个快速发展的领域所需的技能。
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MDS 扩展了您在数据的分析、组织和计算方面的知识。您将学习管理数据并了解其对社会的影响。
MDS 通过包括编程、数据库和数学或统计方面的基础单元来迎合来自不同背景的学生。但是，如果您之前的学习或工作经验具有这种背景，您可以通过免除这些单元来加速学习，或者选择更多的数据科学选修课。
核心课程涵盖数据科学目标、数据分析、数据预处理和可视化。然后，您可以选择数据科学选修课，例如机器学习、从文本等半结构化数据中学习以及大数据处理。您的选修课可让您在数据分析和机器学习方面培养更深入的技能。
我们备受推崇的教师以开发最新材料为荣，同时保持既定理论和平台的坚实核心，包括 Python 和 R（用于数据分析的两种最流行的开源编程语言）、Hadoop 和Spark（用于分布式处理）。您还将获得使用最先进工具的实践经验，并接触主要的行业参与者。
在你的最后一个学期，你将参加一个行业经验团队项目，与行业导师合作开发数据驱动的 IT 解决方案。或者你将承担一个小型论文研究项目，在国际公认的研究人员的监督下研究前沿问题。
希望提前退出的学生可以完成数据科学研究生证书或研究生文凭。
| 入门级 1： 持续时间：全日制 2 年，兼读制 4 年（完成 96 分） |
澳大利亚学士学位（或同等学历），不一定是 IT 专业，平均分至少为 60%。 |
| 入门级 2： 持续时间：全日制 1.5 年，非全日制 3 年（完成 72 分） |
与 IT 相关的同源学科的澳大利亚学士学位（或同等学历），或 IT 专业的商业、工程或科学学位，包括编程、数据库和数学，平均分至少为 60%。 |
