皇家墨尔本理工大学数据科学硕士，多方认可的硕士学位

作为一名数据科学家，掌握驾驭通过社交媒体、金融交易、交通和科学发现生成的大量数据的技能。

这个跨学科的数据科学领域将计算机科学与数理统计和领域专业知识相结合，以管理和分析数据。作为一名数据科学家，您将培养从组织收集的大量信息库中获得洞察力和机会的能力。数据科学还强调管理和分析来自海量传感器、移动和交易数据等来源的大数据所需的专业计算技能。

通过数据科学，企业获得了竞争优势，政府提供了更有针对性的服务，研究团队取得了新的发现。

数据科学适合你吗？

数据科学硕士吸引了来自广泛背景的人，吸引了来自计算、数学、科学、工程和健康的毕业生。

在墨尔本市中心的专用设施中学习，您将掌握分析、统计和计算机科学方面的技能，使您能够在商业决策、企业战略和政府规划中发挥核心作用。毕业后，你可以在推动科学研究、经济增长、公共政策或企业战略的领域从事数据科学家的职业，利用技术帮助管理和分析超大数据集。

在这个学位期间，您将有机会体验一个顶峰行业项目，为您提供在商业环境中分析数据的实践经验。在企业环境中工作，你将把你在整个课程中获得的知识整合成一个坚实的技能基础，以融入你的职业生涯。

通过接触理论知识和实践专长，数据科学硕士的毕业生有可能成为其组织内有影响力的领导者。

皇家墨尔本理工大学数据科学硕士核心信息：

英文全称：Master of Data Science

学制：2年

开学时间：2月、7月

学费：AU$41280/年(2025年)

皇家墨尔本理工大学数据科学硕士申请要求：

1、计算机、科学、工程、健康或统计学学士学位，GPA至少为2.0（满分4.0），或同等学历。或

2、如果您在本科或研究生学过相关编程和统计学课程，或至少有程序员、统计学家或同等职位三年的相关工作经验或的专业实践，也可以考虑申请。

3、雅思6.5分单项不低于6分

皇家墨尔本理工大学数据科学硕士学习内容：

第一年

必修课

Practical Data Science with Python

Programming Fundamentals

Database Concepts

Applied Analytics

Data Wrangling

The Data Science Professional

Advanced Programming for Data Science

选修课

Big Data Processing

Data Visualisation and Communication

Case Studies in Data Science

第二年

1、如果是选择项目Pathway：

必修课：

Data Science Postgraduate Project

选修课

Computational Machine Learning

Data Mining

Machine Learning

Big Data Processing

Data Visualisation and Communication

Case Studies in Data Science

Advanced Programming

Algorithms and Analysis

Analysis of Categorical Data

Applied Bayesian Statistics

Artificial Intelligence

Deep Learning

Big Data Management

Cloud Computing

Data Mining

Database Systems

Computational Machine Learning

Evolutionary Computing

Forecasting

Knowledge and Data Warehousing

Managing Semi-structured and Unstructured Data

Optimisation for Decision Making

Advanced Optimisation

Machine Learning

Multivariate Analysis Techniques

Regression Analysis

Social Media and Networks Analytics

Time Series Analysis

Usability Engineering

Intelligent Decision Making

2、如果选择研究Pathway

Research Methods

Algorithms and Analysis

Minor Thesis/Project

皇家墨尔本理工大学数据科学硕士就业前景：

任何处理大量数据的组织都需要合格的数据科学家。在所有经济领域，包括IT、商业、银行和金融、科学和工程、政府、卫生和医疗，组织可以通过更好地管理和分析数据来获得竞争优势。

由于数据科学仍然是一个新兴领域，因此可用的角色非常多样。

除了数据科学家的头衔外，其他职位还包括分析专家、商业智能分析师/开发人员、数据分析师、数据架构师、数据工程师、数据挖掘师、研究科学家和网络分析师。

虽然行业专业知识是这个学位的核心，但在RMIT学习也意味着你在中央商务区靠近墨尔本的数据专业人士，有很多机会与当地行业和工作建立联系，包括聚会、活动和研讨会，以及其他社交场合。

在接触到最新的理论和实践专业知识后，毕业生有望成为组织内有影响力的领导者。

本课程中还有一个研究流，学生与数据科学研究人员一起进行更多技术数据科学创新。

专业认可和认证

数据科学硕士由澳大利亚计算机协会有条件地临时认证为专业水平，该协会认证澳大利亚大学在岸和离岸提供的信息和通信技术相关课程。

学生和毕业生可以加入澳大利亚分析专业人员协会（IAPA）。IAPA是澳大利亚分析行业的专业组织，涵盖多个学科和行业的业务分析和数据挖掘。