该专业毕业生多从事市场研究员、数据科学家、风险分析师、供应链分析师、商业情报分析师、数据矿工、大数据工程师、投资组合经、精算和分析顾问、软件开发者等专业相关工作

1.5年制：
中国：
211院校均分不低于75；
或双非院校均分不低于80；
澳洲：
相关学科学士学位（或同等学历），并且学习了至少 3 门数学课程、2 门统计学或概率课程以及 3 门计算机科学课程；
相关学科包括信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程、物理学和精算研究；
(GPA) 必须为 5.0（按 7 分制计算）；

2年制：
中国：
211院校均分不低于75；
或双非院校均分不低于80；
澳洲：
相关学科的学士学位（或同等学历），或；
学士学位（或同等学历），其中包括所有相关学科内容（见下文），或；
成功完成 3 年的学习，获得海外合作机构批准的资格；
(GPA) 必须为 5.0（按 7 分制计算）；
相关学科包括信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程、物理学和精算研究。
学士学位不是在相关学科中授予的，必须在高等教育中成功完成以下学科内容（仅限进入 2 年制学位）：
微积分或高等数学或高等数学或数学分析，以及至少 2 门来自以下内容领域的课程（课程必须来自两个不同的内容领域）：
线性代数
编程或 C 语言或面向对象 (OOP) 或 java/软件工程
数据库或数据结构或算法或数据挖掘
概率或统计
计算数学或数值分析或微分方程或多变量分析
 

必修课程（适用于1.5年制和2年制）：

数据科学导论

负责任的数据科学

大规模数据分析

数据科学的统计方法

数据科学家的机器学习

机器学习

实践课程（适用于1.5年制和2年制）：

数据科学顶点项目 1

数据科学顶点项目 2

数据科学顶点项目 2B

基础课程（适用于1.5年制和2年制）：

软件工程概论

高级数据库系统

数据库原理

数据科学数学 1

数据科学数学 2

概率模型和数据分析

选修课程（适用于1.5年制和2年制）：

云计算

数据挖掘

高维数据的先进技术

信息检索和网络搜索.

社交媒体分析

数值线性代数与优化

运筹学的更多主题

运筹学与数学规划

统计学习

深度学习

蛋白质和核酸简介

生物信息学2:开发与研究

高级基因组信息学

管理分析项目

将业务数据货币化

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