专业方向	数据科学	项目类别		入学时间		项目时长
项目学费		项目规模		平均成绩		国际学生
男女比例		就业比例		平均起薪

昆士兰大学数据科学硕士（2年制）项目是全澳大利亚综合性最强的项目，将高水平分析能力和专业技能与具体行业知识相结合。项目是全球为数不多的数据科学领域将跨学科教学与行业实践经验相结合的项目之一，课程涉及很多方面，如计算机、数据分析和数学等，此外还有很多选修课让学生自由选择，如商业贸易、金融、健康和科学等。昆士兰大学数据科学硕士（2年制）项目训练学生使用大数据工具的能力，培养学生在数据合法使用、法律思考、通信等方面的基本知识。学生在最后一年需要完成行业相关的课题研究。

具有相关学科的学士学位（或同等学历）；或 具有学士学位（或同等学历），背景包含以下所有相关学科内容；或 在海外合作机构成功完成3年的学习并获得认可的资格证书，获得升入数据科学硕士学位的正式途径。 本科GPA需要达到5/7或同等水平 相关学科包括信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程学、物理学和精算研究 如果申请者的学士学位非相关学科，则在其您高等教育学习中需要成功完成以下学科内容：微积分或高级数学或高等数学或数学分析，以及至少2门以下内容领域的课程（课程必须来自2个不同的内容领域）：线性代数，编程或C语言或面向对象（OOP）或java/软件工程，数据库或数据结构或算法或数据挖掘，概率或统计，计算数学或数值分析或微分方程或多元分析

语言要求 类型 总分要求 小分要求 雅思和托福语言考试分为阅读、听力、口语、写作4个部分，除总分以外，每个部分会有单独的小分。部分专业除对雅思和托福有总分要求外，会有单独的小分要求。其中L代表听力，R代表阅读，W代表写作，S代表口语。 雅思 6.5 L:6 | R:6 | W:6 | S:6 托福 87 L:19 | R:19 | W:21 | S:19 PTE 64 L:60 | R:60 | W:60 | S:60

课程设置 序号 课程介绍 Curriculum 1 数据科学导论 Introduction to Data Science 2 数据隐私：关于道德、法律与技术的思考 Data Privacy: Ethics, Law and Technical Considerations 3 高级数据分析 Advanced Data Analytics 4 数据科学统计方法 Statistical Methods for Data Science 5 数据科学毕业设计 Data Science Capstone Project 6 数据科学中的数学 Mathematics for Data Science 7 应用概率论与统计 Applied Probability & Statistics 8 高级数据库系统 Advanced Database Systems 9 数据库原理 Database Principles 10 软件工程导论 Introduction to Software Engineering 11 机器学习 Machine Learning 12 高维数据高级技术 Advanced Techniques for High Dimensional Data 13 数据科学计算模型 Computational Models for Data Science 14 宏观经济学与金融中的应用计量经济学 Applied Econometrics for Macroeconomics and Finance 15 金融微积分 Financial Calculus