数据有可能改变商业、政府、科学和医疗保健的运作方式。然而，传统的手动技术无法处理现代系统生成的大量数据。数据科学应用专门的计算和统计技术来分析大数据，被认为是21世纪的关键技能，并且该领域存在技能短缺。 跨学科的数据科学硕士将为您提供在各个行业从事数据科学工作的技术技能。它强调概念，见解和技能，使您能够使用当前技术并适应和创造新技术。您将能够处理和分析数据集;使用数学和统计建模技术、机器学习和数据挖掘来解决具有挑战性的问题;并将您的发现传达给不同的受众。
符合下列条件或持有认可的同等学历：
（申请2年制）具有相关学科的AQF level 7学士学位或认可的同等学历
（申请1年制）具有数据科学的AQF level 8荣誉学士学位或研究生文凭资格，或具有数据科学背景的AQF level 7学士学位并且WAM达到65
相关领域：信息技术、统计学、数学、工程学、科学、会计与金融、精算研究、数据科学、计算机
相关经验：数据科学、数据分析、数据工程、统计学、商业分析
| 类型 | 总分要求 | 小分要求 |
| 雅思 | 6.5 | L:6 | R:6 | W:6 | S:6 |
| 托福 | 83 | L:12 | R:13 | W:21 | S:18 |
| PTE | 58 | L:52 | R:52 | W:52 | S:52 |
| 序号 | 课程介绍 | Curriculum |
| 1 | 统计推断 | Statistical Inference |
| 2 | 线性模型 | Linear Models |
| 3 | 数据科学 | Data Science |
| 4 | 大数据 | Big Data |
| 5 | 用于文本和视觉的人工智能 | Artificial Intelligence for Text and Vision |
| 6 | 介绍性统计 | Introductory Statistics |
| 7 | 应用统计学 | Applied Statistics |
| 8 | 图形、多变量方法和数据挖掘 | Graphics, Multivariate Methods and Data Mining |
| 9 | 计算机科学基础 | Fundamentals of Computer Science |
| 10 | 网络技术 | Web Technology |
| 11 | 数据库系统 | Database Systems |
| 12 | 企业系统集成 | Enterprise Systems Integration |
| 13 | IT系统和项目管理 | Management of IT Systems and Projects |
