SAS数据科学院. Domestic students can choose to complete the 科学数据的主要在线.

提升你的就业能力,并通过促进你的职业生涯,在澳大利亚和全球 就业的硕士课程。完成一个结构化的课外技能和就业能力发展计划,这为度的持续运行。 ESTA包括针对就业目标单一的支持计划,通过毕业从一个学期开始。

学会行使专业判断,以满足您的具体情况,并有机会完成大量基础研究项目。你的顶点项目将使你建立一个投资组合来展示你的专业知识。

毕业后,你将横跨最新进展,并配备了在关键领域的技能,包括机器学习,数据挖掘,算法开发,以及先进的建模现代科学数据的挑战。

你将有资深业内人士的接触,与现实世界的项目经验,技术的基本了解,可以让你适应每一次创新。当你将知道如何应用计算机和语言和计算工具进行数据采集,查询,管理,分析和可视化。

你会体验一种创新的交付方法 - 这个度被分解成十二个研究阶段。学生必须在两个完成额外的外部主体(在线)在整个研究过程持续时间周期规定,为了完成16个学科,全日制多年研究。
附加信息

关于JCU的信息和数据昆士兰硕士

是为未来做好准备的一个作业 数据科学硕士 (类似于 大师数据分析)从欧洲杯。加深的前沿技术,行业最佳实践,并重点研究方法的知识进步你目前的职业或开辟新的成功机会。

欧洲杯时间

构建自己的投资组合和专业的网络,你研究你的 科学学位在线数据的主 或在昆士兰凯恩斯城。随着工作,学习和借鉴,在前沿研究设施一流的科学家的数据。建立自己的行业联系,并与同龄人可能会成为未来的关键业务联系联系。

在讲师以及与小班教学科目的学生成功致力于研究。掌握大数据产业的最新创新技术为您拓展技能和实践他们在现实世界中的设置应用。选择在凯恩斯或在线校园学习。

做好准备,迎接挑战统计

当你学习核心科目建立成功的坚实基础。能熟练地收集信息和分析算法,在概念层面解释它们。然后。获得的统计方法,线性模型和数据可视化原则的先进知识。

加强你的数学科学家和如何将这些数据应用到二元关系和科学问题的必要数据的理解。学习最新的数据挖掘和机器学习技术,并了解如何做出战略决策,推进企业的成功或解决问题的社会。

主现实世界的问题

集中你的知识和学习先进的技能,你的进步 数据科学硕士学位.

完成一个顶峰项目达到高潮的研究。展示你的高级技能和复杂的数据应用到社会所面临的,工业和科学现实世界问题的能力。在工作环境概念化的问题,然后计划和实施解决方案他们。

研究数据分析的硕士学位,并发展成为一个思想家

获得更多的不是通过只是知识和行业特定的技能你 数据和信息科学硕士学位。发展你的技能,作为一个独立的思想家,作为一种先进的,分析解决问题的能手。主动快速有效地解决问题。运用你的知识和技能,在各种社会环境中,你获得在澳大利亚独特的地域文化和环境的经验。

成为与数据安全和隐私工作的伦理问题的专家在某种程度上符合监管要求并尊重文化框架。发展你的技能,作为一个有效的沟通,表达自己的想法,专家和非专业观众的一致好评。与他人协作和使用您的数据的科学技能,在团队设置为团队成员或领导者。

随着科学数据从JCU主人头

在詹姆斯·库克大学的硕士课程准备,你一定会有所作为的社会,因为它可以让你工作的政府,私营行业或科研院所。使用机器学习来推进商业智能为全球领先的高科技和金融公司或自由职业者的商业智能专家。今天在你未来的投资与JCU学位。
隐藏更多信息

了解更多关于学习 科学数据的主要在线.

参考手册以获取更多信息。

嵌套资格

学生以科学数据的主不得不提前退出课程,并收到一个选项 数据科学的学位证书 后四个科目或 数据科学的研究生文凭 经过八年的课题。

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现在申请

科学

数据科学硕士

位置
凯恩斯
这门课程也可以网上学习。
开始
三月,九月
持续时间
2年全日制
兼职均可
本课程由四个独立的部分交付。
考勤模式
内部
这门课程也可以网上学习。
入学要求
AQF级7学士学位;或者在IT行业的相关数据或科学/数据分析至少5年以上工作经验;或同等学历
qtac代码
不适用
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  • 什么期望

  • 如何申请

通过ESTA表格提交您同意遵守JCU进一步深造,关于联络。
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工业解锁的潜力随着科学数据的JCU主一个世界,成为在咆哮的大数据的权限。发展到以数据科学和策划数据库系统,程序,模型和项目当代问题的创新解决方案。

JCU的学生有学习如何运用数据科学技能热带,区域和原住民和托雷斯海峡岛民上下文来的优势。随着从数据科学家授课,SAS合作伙伴和认证课程,行业专业知识的好处,并获得了 SAS数据科学院。国内的学生可以选择完成 科学数据的主要在线.

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毕业后,你将横跨最新进展,并配备了在关键领域的技能,包括机器学习,数据挖掘,算法开发,以及先进的建模现代科学数据的挑战。

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做好准备,迎接挑战统计

当你学习核心科目建立成功的坚实基础。能熟练地收集信息和分析算法,在概念层面解释它们。然后。获得的统计方法,线性