悉尼大學 DATA2001 / DATA2901 數據研究理學學士學位由理學院數學與統計學院和工程與信息技術學院計算機科學學院聯合提供。該專業的學習單元提供標準和高級課程。

關于專業

數據是許多組織的重要資產，因為它可以在許多領域做出明智的決策，包括市場情報和科學。在數據科學專業中，您將學習從統計學和計算機科學中衍生出來的計算和分析技能，以管理、解釋、理解、分析和從數據中獲取關鍵知識。

您將批判性地思考數據及其使用方式，深入了解所需的核心技術技能，并深入了解收集數據的背景。在 3000 級或更高級別的研究中，您將能夠：理解跨多個學科的問題并將數據驅動的問題置于分析框架中，以計算方式解決問題，解釋結果并將其傳達給客戶或合作者。

完成要求

數據科學專業需要 48 個學分，包括：

(i) 6 個學分的 1000 級核心單元

(ii) 6學分的1000級核心單元，按照以下規則*:(

a) 6 個學分可選單元或

(b) 3 個統計單元學分和 3 個計算單元學分，或

(c) 高級統計單元 3 個學分和數學單元 3 個學分，或

(d) 數學科學課程學生的高級統計單元 3 個學分和線性代數數學單元 3 個學分^

(iii) 2000級核心單元12學分

(iv)

2000 級可選單元

6學分(v) 3000級核心跨學科6學分項目單位

3000級方法單元的

(vi)

(vii) 3000 級方法學的 6 個學分或應用或跨學科項目選項學分的 6 個學分

*未注冊 BSc 的學生可以使用 ECMT1010 經濟統計概論或 BUSS1020 定量商業分析

^如果選修課允許，學生可以用 DATA1001/1901 數據科學基礎代替高級統計單元

.輔修數據科學需要 36 個學分，包括：

(i) 1000級核心單元各6學分

(ii) 1000 級單元的 6 個學分按照以下規則*：

(a) 6 個選修單元學分或

(b) 統計單元 3 個學分和計算單元 3 個學分，或

(c) 高級統計單元、微積分和線性代數單元 3 個學分

3 學分 (iii) 12 學分的 2000 級核心模塊

(iv) 2000級選修單元

6 學分 (v) 6 學分 3000 級方法單元

第一年

DATA1001/1901 數據科學基礎是數據科學專業的基礎單元。本單元致力于培養所有學生的批判性和統計思維能力。

數據1002 / 1902 信息學：數據和計算是數據科學專業的基礎單元。該單元涵蓋計算和數據處理，將現有生產力軟件（如電子表格）的復雜使用與使用通用 Python 語言開發的定制軟件相結合。

強烈鼓勵學生參與

DATA1001/1901 數據科學基礎和 DATA1002/1902 信息學：專業的數據和計算。

然而，DATA1001有一些等效的選修單元可供學生選擇：ENVX1002統計方法概論、MATH1005統計思維和數據、MATH1015生物統計學、MATH1115查詢數據、MATH1905統計思維和數據（高級）、MATH1021向量微積分和微分方程、MATH1921 單變量微積分（高級）、MATH1931 單變量微積分（SSP）、MATH1023 多變量微積分和建模（高級）、MATH1933 多變量微積分和建模（SSP）、MATH1002 線性代數、MATH1902 線性代數（高級）。

學生應參考表 A 了解 1000 級的具體要求。

第二年

DATA2001/2901 – 數據科學：規模和數據多樣性側重于有效探索和分析大型數據集合的方法和技術；

DATA2002 / 2902 – 數據分析：從數據中學習側重于培養針對各種問題和數據的數據分析技能。

學生還可以選擇一個單元：COMP2123數據結構和算法，COMP2823數據結構和算法（高級），COSC2002/ 2902 計算模型，STAT2011/ 2911 概率和估計理論，QBUS2830 精算數據分析，GEGE2X01 遺傳學和基因組學，QBIO2001 分子系統生物學。

第三年

數據3888 – 跨學科數據科學項目是該計劃的最高級別 3000 單元，將包括學科和跨學科項目。該單元的主要組成部分將是一個為期九周的項目，該項目將應用候選人的技能和知識來分析數據科學和統計以外知識領域的真實、混亂的數據集。

學生還將從以方法論為重點的數據和統計單元中選擇 6 個學分，并從以方法論或應用和學科為重點的單元中選擇 6 個學分。對于所有以學科為中心的單元，學生應參考表 A。

請注意，3000 級別提供以下單元：COMP3308/COMP3608 人工智能概論、COMP3027/COMP3927 算法設計。

四年級

第四年僅提供高級研究學士學位。

高級課程

學士學位課程的高級課程由 48 個學分組成，4000 級或以上至少有 24 個學分。在這 24 個學分中，您必須完成至少 12 個學分的項目學習單元。

榮譽成就

符合條件的學生可申請高級研究學士學科領域內的榮譽學位。獲得榮譽學位需要事先完成學士學位的所有要求，包括開放式學習環境 (OLE) 單元。如果您正在考慮申請榮譽學位，請確保您的學位規劃考慮到在榮譽學位開始之前完成第二個專業和所有其他 OLE 要求。

數據科學領域榮譽學習單元的要求：已完成項目工作的 24 個學分和課程工作的 24 個學分。

聯系方式和更多信息

w ^ sydney.edu.au/science/schools/school-of-mathematics-and-statistics

è fy.maths@sydney.edu.au

所有查詢：+61 2 9351 5787

地址：Level 5, Caslav Building, F07, University of New South Wales, Sydney

Jean Yang 教授，新南威爾士大學數學與統計學院 2006 T +61 2 9351 3012 電子郵件 jean.yang@sydney.edu.au

學習成果

從數據科學課程畢業的學生將能夠：

展示廣泛而連貫的數據科學知識體系，能夠描述特定背景知識與數據之間的關系，并評估它們如何為數據分析提供信息。

展示對實驗設計、分析和數據輸出的基本概念和原則、這些概念之間的關系以及潛在陷阱的深刻理解。

對多種類型的數據使用定量模型或可視化。

使用適當的存儲、訪問和管理工具來管理數據、元數據和衍生知識。

使用基于證據的論據，以各種方式針對各種目的和受眾批評和交流數據科學中的概念和發現。

在數據分析、基于仿真的建?；蚧诜匠痰慕Ｖ?，確定針對特定問題的適當分析方法。

使用編程技能創建和使用數據庫和圖形信息系統。

跨學科協作團隊以專業和道德的方式解決數據科學中的現實問題，同時考慮跨文化視角。

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