入學(xué)時間 | 項目時長 | 項目學(xué)費 |
2/7月 | 1年 | 53,370澳元/年 |
類型 | 總分要求 | 小分要求 |
雅思 | 6.5 | 6.0 |
托福 | 80 | L:18 | R:20 | W:20 | S:18 |
PTE | 64 | 55 |
申請者必須滿足以下其中一項: 具有學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷,GPA不低于5.0/7.0,需要相關(guān)學(xué)科背景,至少有1門數(shù)學(xué)領(lǐng)域的課程(必須涵蓋微積分和線性代數(shù));或 具有澳大利亞國立大學(xué)研究生證書(包含4門統(tǒng)計學(xué)/數(shù)學(xué)課程),GPA達(dá)到4.0/7.0,至少有1門大學(xué)數(shù)學(xué)課程(必須涵蓋微積分和線性代數(shù))。 相關(guān)學(xué)科包括:會計、精算研究、商學(xué)、商業(yè)、數(shù)據(jù)科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、金融學(xué)、健康科學(xué)、信息技術(shù)、管理學(xué)、市場營銷、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、公共管理、科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)
澳大利亞國立大學(xué)是世界上最好的大學(xué)之一。我們近 100,000 名校友包括世界各地的政界、商界、政府和學(xué)術(shù)領(lǐng)袖。統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析碩士將為您提供核心統(tǒng)計應(yīng)用和理論方面的嚴(yán)格培訓(xùn)。這將使您成為一名專業(yè)的統(tǒng)計學(xué)家,其服務(wù)將備受追捧。擁有澳大利亞國立大學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析碩士學(xué)位,您將在世界任何地方的職業(yè)生涯中脫穎而出。
序號 | 課程介紹 | Curriculum |
1 | 知識產(chǎn)權(quán)管理與創(chuàng)新戰(zhàn)略 | Intellectual Property Management and Innovation Strategy |
2 | 運營分析與管理 | Operations Analysis and Management |
3 | 決策分析 | Decision Analysis |
4 | 質(zhì)量規(guī)劃與管理 | Quality Planning and Management |
5 | 工程領(lǐng)導(dǎo)力的概念與應(yīng)用 | Concepts and Applications of Engineering Leadership |
6 | 應(yīng)用時間序列分析 | Time Series Analysis |
7 | 貝葉斯數(shù)據(jù)分析簡介 | Bayesian Data Analysis |
8 | 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計 | Data Statistics |
9 | 隨機建模 | Modelling |
10 | 圖形數(shù)據(jù)分析 | Data Analysis |
11 | 統(tǒng)計推斷 | Inference |
12 | 實驗和調(diào)查的設(shè)計 | of Experiments and Surveys |
13 | 生存模型 | Models |
14 | 高級統(tǒng)計學(xué)習(xí) | Statistical Learning |
15 | 高級數(shù)理統(tǒng)計 | Mathematical Statistics |
16 | 高級隨機過程 | Stochastic Processes |
17 | 關(guān)系數(shù)據(jù)庫 | Databases |
18 | 信息論 | Theory |
19 | 分析和安全簡介 | to Data Management, Analysis and Security |
20 | 文檔分析 | Analysis |
21 | 機器學(xué)習(xí)簡介 | to Machine Learning |
22 | 結(jié)構(gòu)化編程 | Programming |
23 | 科學(xué)家編程 | for Scientists |
24 | 數(shù)據(jù)挖掘 | Mining |
25 | 深度學(xué)習(xí)和仿生計算 | Networks, Deep Learning and Bio-inspired Computing |
26 | 數(shù)據(jù)整理 | Wrangling |
27 | 統(tǒng)計機器學(xué)習(xí) | Machine Learning |
28 | 網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的計算方法 | Methods for Network Science |
29 | 經(jīng)濟學(xué)和金融經(jīng)濟學(xué)的優(yōu)化 | for Economics and Financial Economics |
30 | 應(yīng)用微觀計量經(jīng)濟學(xué) | micro-econometrics |
31 | 計量經(jīng)濟學(xué)方法和建模 | Methods and Modelling |
32 | 高級計量經(jīng)濟學(xué)II | Econometrics II |
33 | 商業(yè)和經(jīng)濟預(yù)測 | and Economic Forecasting |
34 | 高級計量經(jīng)濟學(xué) I | Econometrics I |
35 | 離散數(shù)學(xué)模型 | Mathematical Models |
36 | 環(huán)境建模和綜合評估 | Modelling and Integrated Assessment |
37 | 概率建模與應(yīng)用 | Modelling with Applications |
38 | 生活意外事件 | Contingencies |
39 | 金融數(shù)學(xué) | Mathematics |
40 | 風(fēng)險建模 1 | Modelling 1 |
41 | 風(fēng)險建模 2 | Modelling 2 |
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