行業合作與參與是該課程的核心組成部分。課程課程和科目由UTS學術數據專家與行業合作伙伴共同設計和開發，定期進行審查和更新，以滿足當前市場需求和最新數據科學趨勢。在課程學習期間，學生有豐富的機會參與真實世界的數據集/項目。

在從海洋學到市場研究等各行各業中數據的急劇增長，為培養數據科學技能創造了另一個推動力，引發了對全球范圍內前所未有的數據科學技能的巨大需求。

數據科學與創新碩士課程補習內容

36100 創新數據科學

該科目介紹了組織和專業人士為從數據中提取和傳達價值而采取的前沿舉措。通過整合有關數據、溝通和倫理方面的技能和知識，該科目為創新的專業數據科學實踐提供了背景。

學生將研究當代案例，展示新型數據源如何作為催化劑推動創新，并在全球范圍內改變健康、金融、保險、管理、市場營銷、新聞業、圖書館學、教育、科學、交通、航空和環境等行業和專業。通過與數據的直接互動，學生能夠進行基于探究的研究，尋找信息相關性、模式和趨勢，從而進行發現，并確定對他們感興趣的數據發現研究。通過實踐性的數據發現實驗，學生探索數據的復雜性和異構性，新的技術和技術對合法和合規收集個人數據的方法產生的影響。

36104 數據可視化與敘事

該科目讓學生探討敘事和可視化作為“以人為中心”的數據理解方法的力量。學生將探索一系列可視化不同類型數據的技術和工具，這些數據可能包括醫療、政府公開、會計、商業、科學、衛星和歷史數據，以產生新的見解。學生嘗試和評估不同的方法，將洞察力傳達給選擇領域的各種利益相關者和領域專家。通過研究不同的敘事方式來“講述故事”，學生將磨練自己簡潔而有說服力地傳達對數據集中研究的現象的描述的技能，同時自信地證明他們的發現。

36103 數據科學的統計思維

統計思維是數據科學中的基本思維方式，強調使用統計原理和方法來理解、分析和從數據中得出有意義的見解。它是數據科學的核心。該科目為學生提供了在應用數據科學背景下應用統計思維的基本技能和概念。首先，學生將介紹基本的統計原理，同時了解現代統計推斷方法，并通過實際數據獲得寶貴的實踐經驗。隨后，他們深入研究一系列參數和非參數模型以及估計技術，應用所學知識參與完整的數據科學研究周期。通過團隊合作，學生學會如何制定研究問題，使用正式統計學和實際數據集來解決問題，并通過口頭演示和書面報告有效地傳達他們的發現。

該科目的進展始于更強調教學的方法，如研討和講座，以為學生提供實踐數據科學的技術和概念知識。隨著科目的深入，學生逐漸轉向個體驅動的學習模式，使團隊和個人都能靈活提升他們的統計思維和技能。

完成該科目后，學生具備技術、概念和實踐方面的堅實基礎，使他們能夠繼續發展成為數據科學家。

36106 機器學習算法與應用

該科目介紹了關鍵的機器學習算法及其在現實環境中的應用。參與者將在開發對算法的直觀理解以及它們的優勢和劣勢方面得到指導。除了獲得算法的實際經驗外，學生還將了解機器學習的基本原理和不同算法之間的聯系。此外，通過閱讀和評估，他們還將接觸到數據挖掘和分析的行業標準方法。由于數據科學問題中蘊含著假設，通常涉及倫理和法律方面的問題，因此給予了對數據和用于分析數據的方法背后的假設提出質疑的充分關注。

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以上就是關于“悉尼科技大學數據科學與創新碩士課程補習”的介紹，海馬課堂專業課程輔導，3500+嚴選碩博學霸師資，針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。