| 入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
| 8月 | 1年 | 63220新幣 |
| 類型 | 總分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | / |
| 托福 | 100 | / |
至少有一個好的相關(guān)學(xué)士學(xué)位
有相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先
數(shù)據(jù)科學(xué)是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決問題和科學(xué)探索的方法,涉及收集、管理、分析、解釋和可視化數(shù)據(jù)和分析結(jié)果的過程。它本質(zhì)上是跨學(xué)科的。數(shù)據(jù)科學(xué)碩士(MSDS)課程的目的是為研究生提供數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的強(qiáng)大培訓(xùn)。該項目主要由計算與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院(CCDS)領(lǐng)導(dǎo)和運(yùn)行。來自其他幾所學(xué)校的教師也積極參與該項目,以支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)的跨學(xué)科風(fēng)格。
| 序號 | 課程介紹 | Curriculum |
| 1 | 數(shù)據(jù)科學(xué)思維 | Data Science Thinking |
| 2 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí) | Machine Learning for Data Science |
| 3 | 數(shù)據(jù)系統(tǒng) | Data Systems |
| 4 | 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 | Data Preparation |
| 5 | 數(shù)據(jù)可視化 | Data Visualisation |
| 6 | Python編程 | Python Programming |
| 7 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué) | Mathematics for Data Science |
| 8 | 數(shù)據(jù)科學(xué)的概率和統(tǒng)計學(xué) | Probability and Statistics for Data Science |
| 9 | 經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論 | Introduction to Economics |
| 10 | 心理學(xué)導(dǎo)論 | Introduction to Psychology |
| 11 | 文本數(shù)據(jù)管理 | Text Data Management |
| 12 | 數(shù)據(jù)科學(xué)中的數(shù)據(jù)隱私 | Data Privacy in Data Science |
| 13 | 時間序列與預(yù)測 | Time Series And Prediction |
| 14 | 深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用 | Deep Learning and Applications |
| 15 | 數(shù)據(jù)挖掘 | Data Mining |
| 16 | 可擴(kuò)展數(shù)據(jù)系統(tǒng) | Scalable Data Systems |
| 17 | 網(wǎng)絡(luò)科學(xué) | Network Science |
南洋理工大學(xué)管理經(jīng)濟(jì)學(xué)理學(xué)碩士研究生offer
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