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數(shù)據(jù)科學(xué)碩士（機(jī)器學(xué)習(xí)）

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Master of Data Science (Machine Learning)

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所屬院校

悉尼大學(xué)

The University of Sydney

2025 第18名

項(xiàng)目簡介

專業(yè)方向

數(shù)據(jù)科學(xué)

入學(xué)時(shí)間

2/8月

項(xiàng)目時(shí)長

1.5年

項(xiàng)目學(xué)費(fèi)

53000澳元/年

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://www.sydney.edu.au/content/courses/subject-areas/spec/machine-learning.html

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培養(yǎng)目標(biāo)

悉尼大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士（機(jī)器學(xué)習(xí)）項(xiàng)目將幫助學(xué)生建立所需的技能，使計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而無需明確編程。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能最流行的方法之一。因此，學(xué)生將接觸到來自現(xiàn)實(shí)世界的各種類型的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)概念和技術(shù)，以識別、抽象和解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題，并為社會公益推動機(jī)器學(xué)習(xí)的邊界。

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申請要求

- 具有相關(guān)學(xué)科的3年制澳大利亞學(xué)士學(xué)位，需要計(jì)算機(jī)編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)背景，平均學(xué)分至少達(dá)到65%；或 - 具有悉尼大學(xué)頒發(fā)的數(shù)據(jù)科學(xué)研究生文憑或同等學(xué)歷，平均學(xué)分至少達(dá)到65%；或 - 完成悉尼大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究生文憑或研究生證書的24個(gè)學(xué)分，平均學(xué)分至少達(dá)到65%，24個(gè)學(xué)分必須包括數(shù)據(jù)科學(xué)核心單元的12個(gè)學(xué)分和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)選修單元12學(xué)分。和 如果申請者具有相關(guān)學(xué)科相當(dāng)于澳大利亞AQF 8級或以上水平的學(xué)位，則可能有資格獲得最多24學(xué)分或0.5年/1學(xué)期的減少學(xué)習(xí)量 相關(guān)學(xué)科包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、工程學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)或金融學(xué)

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機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)將幫助學(xué)生建立所需的技能，使計(jì)算機(jī)無需明確編程即可從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能最流行的方法之一。因此，學(xué)生將接觸到來自現(xiàn)實(shí)世界的各種類型的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)識別，抽象和解決機(jī)器學(xué)習(xí)問題的概念和技術(shù)，并為社會公益推動機(jī)器學(xué)習(xí)的邊界。就業(yè)服務(wù)：畢業(yè)生可從事分析顧問、業(yè)務(wù)分析師、商業(yè)智能專家、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)可視化分析師、健康數(shù)據(jù)科學(xué)家、信息技術(shù)分析師、情報(bào)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、市場分析師、礦業(yè)分析師、統(tǒng)計(jì)員。招生特點(diǎn)：該項(xiàng)目要求申請者具有計(jì)算機(jī)編程和統(tǒng)計(jì)學(xué)背景

課程設(shè)置

學(xué)生要完成72學(xué)分，高級機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘；并行和分布式計(jì)算；數(shù)據(jù)工程；高級數(shù)據(jù)模型；機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘；高級機(jī)器學(xué)習(xí)；IT專業(yè)實(shí)踐；計(jì)算統(tǒng)計(jì)方法；視覺分析等。

数据科学原理

Principles of Data Science

机器学习与数据挖掘

Machine Learning and Data Mining

可视化分析

Visual Analytics

计算统计方法

Computational Statistical Methods

信息技术实践

Information Technology Capstone Project

自然语言处理

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