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发布时间：2021-08-26 文章来源: 至领留学 点击：2020次
墨尔本大学(University of Melbourne)，1853年始建于澳大利亚的文化、艺术与工业中心墨尔本，是享誉世界的公立研究型大学。
墨尔本大学强调学生在学术造诣与人格修养等方面的综合能力，毕业生竞争力位居世界第7位，拥有会计学、金融学、法学、医学、教育学与心理学等超过二十个学科位居世界前20，计算机科学位居世界第32位。建校以来，墨尔本大学培养出数十万遍布世界的优秀校友。
数据科学硕士(Master of Data Science)项目融合了墨尔本大学的强势学科——计算机科学(全澳第1，世界第32)和统计学(全澳第1，世界第32)，可谓澳大利亚数据科学领域的TOP1项目。攻读该项目的学生多在安永、毕马威和埃森哲等咨询公司，澳新银行、CBA和NAB等金融服务公司，IBM、Microsoft和Telstra等IT公司，大学和CSIRO等学术和公共研究机构就职。
• 本科学位，计算机科学、数据科学或统计学等专业背景，没有以上背景可以先读半年GD课程(Graduate Diploma in Data Science)
• 学过微积分和线性代数
• 雅思总分不低于6.5，单项不低于6.0
• 成绩要求：C9 联盟院校学生要求平均成绩不低于72;985院校学生要求平均成绩不低于76;211院校学生要求平均成绩不低于80;非211院校学生要求平均成绩不低于84，分数不够的同学可以通过GD课程衔接
• 一般设置为2年全日制，每年3月份开学
• 如果获得过数据科学研究生学位或墨尔本大学数据科学本科专业(或同等学历)，则可提前至1年半完成学位
• 如果没有获得过计算机科学或统计学学位的同学需要在入学前学习GD课程(前提是学过微积分和线性代数)，总共需2年半完成学位
• 申请2021年项目的第一年学费为 44,256澳元，全部课程学费为90,725澳元
• 生活费大约每周425-800澳元，住宿费大约每周100-250澳元
• 提供奖助学金和学生贷款服务
墨尔本大学数据科学硕士课程是200学分制，具体由以下内容组成：
• 统计学课程-必修
• 计算机科学课程-必修
• 选修课，包括先修科目(最高50学分)*，其余数据科学专业课程和研究项目
• Capstone数据科学项目
*注：先修科目指本科期间攻读学位为统计学或计算机科学，则需要选择另一科目的课程：
• 如果有统计学背景，需要完成计算机科学的先修科目
• 如果有计算机科学背景，需要完成统计学的先修科目
• 如果同时满足计算机科学和统计学背景，则不需要任何先修科目
先修课程
如果有计算机科学背景，需要完成统计学的先修科目：
课程英文名称
课程中文名称
学分
Methods of Mathematical
Statistics
数理统计方法
25
A First Course In
Statistical Learning
统计学习入门
25
如果有统计学背景，需要完成计算机科学的先修科目：
课程英文名称
课程中文名称
学分
Programming and Software
Development
程序设计和软件开发
12.5
Algorithms and
Complexity
算法和复杂度
12.5
Elements of Data
Processing
数据处理基础
12.5
Database Systems &
Information Modelling
数据库系统和信息建模
12.5
核心必修课
课程英文名称
课程中文名称
学分
Statistical Modelling
for Data Science
数据科学中的统计建模
12.5
Multivariate Statistics
for Data Science
数据科学中的多元统计分析
12.5
Computationsal
Statistics & Data Science
计算统计学与数据科学
12.5
Cluster and Cloud
Computing
集群和云计算
12.5
Statistical Machine
Learning
统计机器学习
12.5
Advanced Database
Systems
高级数据库系统
12.5
Capstone Project--Data
Science Project 1
Capstone项目--数据科学项目1
12.5
Capstone Project--Data
Science Project 2
Capstone项目--数据科学项目2
12.5
选修课
学科选修课
课程英文名称
课程中文名称
学分
Foundations of Spatial
Information
空间信息基础
12.5
Spatial Databases
空间数据库
12.5
Spatial Analysis
空间分析
12.5
Information
Visualisation
信息可视化
12.5
Analysis of
High-Dimensional Data
高维数据分析
12.5
Advanced Statistical
Modelling
高级统计模型
12.5
Mathematics of Risk
数理风险分析
12.5
Optimisation for
Industry
工业问题优化
12.5
Practice of Statistics
& Data Science
统计与数据科学实践
12.5
Stochastic Calculus with
Applications
随机微积分及其应用
12.5
Advanced Probability
高等概率论
12.5
Random Processes
随机过程
12.5
AI Planning for Autonomy
AI自主规划
12.5
Advanced Theoretical
Computer Science
高级计算机科学理论
12.5
Algorithms for
Bioinformatics
生物信息学算法
12.5
Computational Genomics
计算基因学
12.5
Constraint Programming
约束编程
12.5
Cryptography and
Security
密码与安全
12.5
Declarative Programming
声明式编程
12.5
Distributed Algorithms
分布式算法
12.5
Distributed Systems
分布式系统
12.5
Internet Technologies
互联网技术
12.5
Mobile Computing Systems
Programming
移动计算系统编程
12.5
Parallel and Multicore
Computing
并行和多核计算
12.5
Programming Language
Implementation
编程语言实现
12.5
Natural Language
Processing
自然语言处理
12.5
Stream Computing and
Applications
流计算与应用
12.5
Knowledge Management
Systems
知识管理系统
12.5
Data Warehousing
数据仓库
12.5
专业技能科目(最多25学分)
课程英文名称
课程中文名称
学分
简介
Science Communication
科技传播学
12.5
以小组形式工作，学习在研讨会上所需的沟通技巧
Communication for
Research Scientists
同科研人员进行交流
12.5
以多种形式介绍如何有效进行科学写作和口头报告，如撰写发表论文；查找适当的参考文献等
Science in Schools
学校科学
12.5
加深对墨尔本大学的了解
Science and Technology
Internship
科技实习
12.5
80-100小时的实习时长，匹配适合个人的岗位
数据科学研究项目(适合成绩优秀的同学)
课程英文名称
课程中文名称
学分
简介
Data Science Research
Project 1
数据科学研究项目1
12.5
探索数据科学领域研究项目，在专业教师的指导下完成论文并作口头报告
Data Science Research
Project 2
数据科学研究项目2
12.5
探索数据科学领域研究项目，在专业教师的指导下完成论文并作口头报告
编辑：翁晓兰
