悉尼科技大学数据科学与创新硕士课程补习

行业合作与参与是该课程的核心组成部分。课程课程和科目由UTS学术数据专家与行业合作伙伴共同设计和开发，定期进行审查和更新，以满足当前市场需求和最新数据科学趋势。在课程学习期间，学生有丰富的机会参与真实世界的数据集/项目。

在从海洋学到市场研究等各行各业中数据的急剧增长，为培养数据科学技能创造了另一个推动力，引发了对全球范围内前所未有的数据科学技能的巨大需求。

数据科学与创新硕士课程补习内容

36100 创新数据科学

该科目介绍了组织和专业人士为从数据中提取和传达价值而采取的前沿举措。通过整合有关数据、沟通和伦理方面的技能和知识，该科目为创新的专业数据科学实践提供了背景。

学生将研究当代案例，展示新型数据源如何作为催化剂推动创新，并在全球范围内改变健康、金融、保险、管理、市场营销、新闻业、图书馆学、教育、科学、交通、航空和环境等行业和专业。通过与数据的直接互动，学生能够进行基于探究的研究，寻找信息相关性、模式和趋势，从而进行发现，并确定对他们感兴趣的数据发现研究。通过实践性的数据发现实验，学生探索数据的复杂性和异构性，新的技术和技术对合法和合规收集个人数据的方法产生的影响。

36104 数据可视化与叙事

该科目让学生探讨叙事和可视化作为“以人为中心”的数据理解方法的力量。学生将探索一系列可视化不同类型数据的技术和工具，这些数据可能包括医疗、政府公开、会计、商业、科学、卫星和历史数据，以产生新的见解。学生尝试和评估不同的方法，将洞察力传达给选择领域的各种利益相关者和领域专家。通过研究不同的叙事方式来“讲述故事”，学生将磨练自己简洁而有说服力地传达对数据集中研究的现象的描述的技能，同时自信地证明他们的发现。

36103 数据科学的统计思维

统计思维是数据科学中的基本思维方式，强调使用统计原理和方法来理解、分析和从数据中得出有意义的见解。它是数据科学的核心。该科目为学生提供了在应用数据科学背景下应用统计思维的基本技能和概念。首先，学生将介绍基本的统计原理，同时了解现代统计推断方法，并通过实际数据获得宝贵的实践经验。随后，他们深入研究一系列参数和非参数模型以及估计技术，应用所学知识参与完整的数据科学研究周期。通过团队合作，学生学会如何制定研究问题，使用正式统计学和实际数据集来解决问题，并通过口头演示和书面报告有效地传达他们的发现。

该科目的进展始于更强调教学的方法，如研讨和讲座，以为学生提供实践数据科学的技术和概念知识。随着科目的深入，学生逐渐转向个体驱动的学习模式，使团队和个人都能灵活提升他们的统计思维和技能。

完成该科目后，学生具备技术、概念和实践方面的坚实基础，使他们能够继续发展成为数据科学家。

36106 机器学习算法与应用

该科目介绍了关键的机器学习算法及其在现实环境中的应用。参与者将在开发对算法的直观理解以及它们的优势和劣势方面得到指导。除了获得算法的实际经验外，学生还将了解机器学习的基本原理和不同算法之间的联系。此外，通过阅读和评估，他们还将接触到数据挖掘和分析的行业标准方法。由于数据科学问题中蕴含着假设，通常涉及伦理和法律方面的问题，因此给予了对数据和用于分析数据的方法背后的假设提出质疑的充分关注。

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