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統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析碩士

Master of Statistical Data Analysis

所屬學(xué)院：商學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

27 QS 2025

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長(zhǎng)	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
2/7月	1年	53,370澳元/年

申請(qǐng)時(shí)間

2025Spring

2024-02-26 開放時(shí)間

2024-12-31 Round1

2025Spring Round1 開始時(shí)間：2024-02-26 結(jié)束時(shí)間：2024-12-31 申請(qǐng)已結(jié)束

2025Fall

2024-06-17 開放時(shí)間

2025-05-31 Round1

2025Fall Round1 開始時(shí)間：2024-06-17 結(jié)束時(shí)間：2025-05-31 申請(qǐng)已結(jié)束

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://programsandcourses.anu.edu.au/program/MSDA

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	6.0
托福	80	L:18 \| R:20 \| W:20 \| S:18
PTE	64	55

其它要求

申請(qǐng)者必須滿足以下其中一項(xiàng)：具有學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷，GPA不低于5.0/7.0，需要相關(guān)學(xué)科背景，至少有1門數(shù)學(xué)領(lǐng)域的課程（必須涵蓋微積分和線性代數(shù)）；或具有澳大利亞國(guó)立大學(xué)研究生證書（包含4門統(tǒng)計(jì)學(xué)/數(shù)學(xué)課程），GPA達(dá)到4.0/7.0，至少有1門大學(xué)數(shù)學(xué)課程（必須涵蓋微積分和線性代數(shù)）。相關(guān)學(xué)科包括：會(huì)計(jì)、精算研究、商學(xué)、商業(yè)、數(shù)據(jù)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、健康科學(xué)、信息技術(shù)、管理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、公共管理、科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)

培養(yǎng)目標(biāo)

澳大利亞國(guó)立大學(xué)是世界上最好的大學(xué)之一。我們近 100,000 名校友包括世界各地的政界、商界、政府和學(xué)術(shù)領(lǐng)袖。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析碩士將為您提供核心統(tǒng)計(jì)應(yīng)用和理論方面的嚴(yán)格培訓(xùn)。這將使您成為一名專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家，其服務(wù)將備受追捧。擁有澳大利亞國(guó)立大學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析碩士學(xué)位，您將在世界任何地方的職業(yè)生涯中脫穎而出。

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主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理與創(chuàng)新戰(zhàn)略	Intellectual Property Management and Innovation Strategy
2	運(yùn)營(yíng)分析與管理	Operations Analysis and Management
3	決策分析	Decision Analysis
4	質(zhì)量規(guī)劃與管理	Quality Planning and Management
5	工程領(lǐng)導(dǎo)力的概念與應(yīng)用	Concepts and Applications of Engineering Leadership
6	應(yīng)用時(shí)間序列分析	Time Series Analysis
7	貝葉斯數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介	Bayesian Data Analysis
8	大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)	Data Statistics
9	隨機(jī)建模	Modelling
10	圖形數(shù)據(jù)分析	Data Analysis
11	統(tǒng)計(jì)推斷	Inference
12	實(shí)驗(yàn)和調(diào)查的設(shè)計(jì)	of Experiments and Surveys
13	生存模型	Models
14	高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)	Statistical Learning
15	高級(jí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)	Mathematical Statistics
16	高級(jí)隨機(jī)過程	Stochastic Processes
17	關(guān)系數(shù)據(jù)庫	Databases
18	信息論	Theory
19	分析和安全簡(jiǎn)介	to Data Management, Analysis and Security
20	文檔分析	Analysis
21	機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介	to Machine Learning
22	結(jié)構(gòu)化編程	Programming
23	科學(xué)家編程	for Scientists
24	數(shù)據(jù)挖掘	Mining
25	深度學(xué)習(xí)和仿生計(jì)算	Networks, Deep Learning and Bio-inspired Computing
26	數(shù)據(jù)整理	Wrangling
27	統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)	Machine Learning
28	網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的計(jì)算方法	Methods for Network Science
29	經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的優(yōu)化	for Economics and Financial Economics
30	應(yīng)用微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)	micro-econometrics
31	計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和建模	Methods and Modelling
32	高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)II	Econometrics II
33	商業(yè)和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)	and Economic Forecasting
34	高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) I	Econometrics I
35	離散數(shù)學(xué)模型	Mathematical Models
36	環(huán)境建模和綜合評(píng)估	Modelling and Integrated Assessment
37	概率建模與應(yīng)用	Modelling with Applications
38	生活意外事件	Contingencies
39	金融數(shù)學(xué)	Mathematics
40	風(fēng)險(xiǎn)建模 1	Modelling 1
41	風(fēng)險(xiǎn)建模 2	Modelling 2