在当今大数据时代，互联网、社交网络、金融等社会和行业的各个领域每天都会产生大量的数据集。从前所未有的海量数据中分析和提取信息是一项具有挑战性的任务。要从这些数据中创造价值，必须结合数学、统计学和计算机科学的技术。该课程培养具有跨越数学、统计学和计算机科学核心学科的专业知识的毕业生。它培养学生的分析和批判性思维，以及他们解决问题的能力。这使毕业生能够在金融和信息技术等各个行业从事数据分析师的职业。

数学、统计学、计算机科学、IT、工程和科学英联邦荣誉学士学位或同等学历。
或具有其他学科学士学位和足够的数学或 IT 背景的申请人也将被考虑；

托福80；或雅思6.0 

必修课程：

优化方法

统计数据分析挖掘

数据科学原理

深度学习

数据结构与数据库系统

大数据计算

选修课程：

运筹学方法

科学与技术的数学建模

应用线性模型

预测与应用时间序列分析

科学计算

概率与随机模型

统计推断

损失模型与风险分析

投资科学

模拟与风险分析

高级运筹学方法

高级高维数据分析

高频交易高级主题

量子计算在数据科学中的应用

量化金融高级专题

碳定价和交易的随机模型

论文

高级数据分析

自然语言处理

人工智能概念

课程特征
数据科学和分析涉及使用数学、统计和计算技术从大规模数据中提取有用的信息并做出相应的决策。统计学、优化方法和计算机科学被广泛认为是现代数据科学的三大支柱。该计划旨在平衡处理这三个支柱，旨在培养未来的数据分析师。
因此，在工业和研究领域，全球对具有高度发展的数学、统计和计算技能的毕业生的需求很大。