西澳大学数据科学硕士项目旨在教授学生专业的知识与技能，帮助其理解与合理运用分析方法论，从而推动企业转变目标达成的方式。同时，学生能够把握高效处理大型数据管理任务的方法，掌握用于建立数据分析的统计机器学习的基础知识，评估与交流新兴技术的效能。在西澳大学数据科学硕士项目的学习过程中，学生将进一步加深对现代数据管理与分析技术的理解，习得数据收集与储存、可视化、基于互联网的应用与软件项目管理方面的知识，以及高性能计算领域内的重要技能。西澳大学数据科学硕士项目将为学生开辟数据科学与数据分析的职业发展道路，促进学生处理大型数据管理与开发任务的技能。
通过西澳大学数据科学硕士项目的学习，学生将能够成为数据科学领域内的全球型专业人才，在资源、金融、贸易与公共事务等领域拥有广泛的就业机会。在西澳大利亚州，数据科学专业的毕业生往往能得到资源部门专业数据挖掘行业的青睐。
完成ATAR数学应用或同等资格。
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
| 托福 | 82 | L:20 | R:18 | W:22 | S:20 |
| PTE | 64 | L:54 | R:54 | W:59 | S:59 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 问题解决与编程 | Problem Solving and Programming |
| 2 | 关系数据库管理系统 | Relational Database Management Systems |
| 3 | 计算机分析与可视化 | Computer Analysis and Visualisation |
| 4 | 科学统计学 | Statistics for Science |
| 5 | 经济与商业统计 | Economic and Business Statistics |
| 6 | 实验分析 | Analysis of Experiments |
| 7 | 观察分析 | Analysis of Observations |
| 8 | 数据科学导论 | Introduction to Data Science |
| 9 | 云计算 | Cloud Computing |
| 10 | 数据仓库 | Data Warehousing |
| 11 | 统计学中的计算密集型方法 | Computationally Intensive Methods in Statistics |
| 12 | 应用预测模型 | Applied Predictive Modelling |
| 13 | 科学传播 | Scientific Communication |
| 14 | 计算机视觉 | Computer Vision |
| 15 | 计算模型 | Computational Modelling |
