蒙纳士大学数据科学硕士介绍-新东方前途出国

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。您的选修课可以让您在数据分析和机器学习方面建立更深层次的技能。

我们备受推崇的教师以开发最新材料而自豪，同时保持成熟理论和平台的坚实核心，包括 Python 和 R（两种最流行的数据分析开源编程语言）、Hadoop 和Spark（用于分布式处理）。您还可以获得使用工具的实践经验，并接触主要行业参与者。

课程设置（2年学制）：

该课程包括96个学分，分为三个部分：A部分：高级数据科学研究基础（24学分）；B部分：核心硕士研究（48学分）和C部分：高级实践（24学分）。

A部分：高级数据科学研究基础（24学分）

学生必须完成：

a.三门课（18学分）：

FIT9132 Introduction to databases 数据库简介

FIT9133 Programming foundations in Python Python编程基础

MAT9004 Mathematical foundations for data science 数据科学的数学基础

b.从以下课程中选择一个单元（6学分）：

FIT9123 Introduction to business information systems 商务信息系统简介

FIT9134 Computer architecture and operating systems 计算机架构和操作系统

B部分：核心硕士研究（48学分）

学生必须完成：

FIT5145 Introduction to data science 数据科学导论

FIT5196 Data wrangling 数据整理

FIT5197 Modelling for data analysis 数据分析模型

a. 从以下课程中选择四门课（24学分）：

FIT5097 Business intelligence modelling 商业智能建模

FIT5146 Data curation and management 数据管理

FIT5147 Data exploration and visualisation 数据探索和可视化

FIT5148 Big data management and processing 大数据管理与处理

FIT5149 Applied data analysis 应用数据分析

FIT5195 Business intelligence and data warehousing 商业智能和数据仓库

FIT5202 Data processing for big data 大数据数据处理

FIT5205 Data in society 社会数据

FIT5206 Digital continuity 数字连续性

b.从以下再选择一门课（6学分）：

数据科学选修课程列表：

FIT5046 Mobile and distributed computing systems 移动和分布式计算系统

FIT5047 Intelligent systems 智能系统

FIT5057 Project management 项目管理

FIT5088 Information and knowledge management systems 信息与知识管理系统

FIT5097 Business intelligence modelling 商业智能建模

FIT5106 Information organisation 信息组织

FIT5107 Recordkeeping informatics 记录信息

FIT5108 Reading unit (approval required) 阅读单元(需审批)

FIT5109 Research topic (approval required) 研究课题(需审批)

FIT5146 Data curation and management 数据管理

FIT5195 Business intelligence and data warehousing 商业智能和数据仓库

FIT5201 Data analysis algorithms 数据分析算法

FIT5202 Data processing for big data 大数据数据处理

FIT5205 Data in society 社会数据

FIT5206 Digital continuity 数字连续性

FIT5211 Algorithms and data structures 算法和数据结构

C部分：高级实践（24学分）

学生必须完成以下a.或b.：

a.小论文研究学生需要完成：**

FIT5125 IT research methods 信息技术研究方法

FIT5126 Masters thesis part 1 硕士论文第一部分

FIT5127 Masters thesis part 2 硕士论文第二部分

FIT5128 Masters thesis final 硕士期末论文

研究单元的入学取决于可用的负责人和项目。符合条件的学生将根据他们的整个学业成绩进行排名，并评估是否适合承担该计划的研究部分。

**注：要获得研究这一选项的资格，您必须已成功完成24学分的5级FIT编码单元，并且在所有已完成的FIT5级单元中，总体平均成绩至少达到75%。

b.行业实习学生需要完成：

FIT5120 Industry experience studio project (12 points) 行业实习工作室项目(12分)

FIT5122 Professional practice 专业实践

在B部分b.中受批准的数据科学选修列表中选择另外一个选修单元，或受学院批准的由大学其它任意学院并提供的任何5级FIT编码或5级单元。