データ分析のマスター
Queensland University of Technology
重要な情報
キャンパスの場所
Brisbane, オーストラリア
言語
英語
学習フォーマット
校内で
間隔
2 年
ペース
フルタイム
授業料
AUD 38,100 / per year *
申請期限
情報をリクエストする
最も早い開始日
Feb 2025
* 留学生のための年間
序章
概要
- 業界全体に適用できる、活況を呈している新しい専門分野の最先端にいます。
- データを洞察とインテリジェンスに変換して、変化を推進し、重要な決定を下せるようにします。
- 数学、統計学、コンピューターサイエンス、情報システム、およびビジネスプロセス管理からの知識を統合することにより、ドメイン関連の問題を解決します。
- データサイエンスとデータ分析をさまざまな現実世界の課題に適用し、世界的な業界とのつながりを持つ専門の学者や一流の研究者から学びましょう。
なぜこのコースを選ぶのですか?
未来に焦点を合わせ、時代の先を行く。社会として収集するデータの量、多様性、速度を理解する方法を学ぶことで、真の変化を推進し、重要な決定に影響を与えます。
私たちの学者は研究の世界的リーダーであり、教材の関連性と学生のための質の高い学習体験を保証する強力な業界関係を持っています。
実世界の学習
このコースは、特に業界のニーズを満たすように設計されています。統計、コンピューターサイエンス、ビジネスプロセス管理の分野の専門知識を結集して、実際の学習機会を提供します。
あなたは:
- 分析スキルを複雑な問題領域に建設的に適用できるようにする、重要なプロジェクトベースのエクスペリエンスを構築する
- 複数の情報源の統合を通じて、データが豊富なコンテキスト内で高次の思考戦略を適用した経験
- 専門家による抽象化と合成の手法を適用して、実際のシナリオに触発された複雑なデータ分析の問題を解決します。
何を期待します
このコースでは、ペースが速く、絶えず変化するデータ分析の世界で、将来に焦点を当てたキャリアに備えることができます。分野を超えた共同カリキュラムを使用すると、理論と方法を学ぶだけでなく、その知識を適用して、さまざまな適用分野で予測、予測、視覚化、および意思決定を行うことができます。
高度な統計データ分析、データマイニングの手法とアプリケーション、データ操作、情報専門家向けの分析、高度な確率論的モデリングの専門家ユニットを学習します。
キャリアの成果
卒業すると、さまざまな業界のコンテキストのデータにさまざまなアプローチ、手法、ツールを適用して、複雑な問題を解決できるようになります。
銀行と金融、メディアと通信、健康、教育、情報技術、工学、農業、鉱業など、あらゆる業界の知識にデータを変換するために必要なスキルがあります。
可能なキャリア
- データアナリスト
- データ分析スペシャリスト
- データシステム開発者
- データ主導の意思決定者
料金
実際の料金は、選択したユニットによって異なる場合があります。料金は毎年見直しており、値上げされる場合があります。
2022年:フルタイムで年間34,100ドル(96クレジットポイント)
入場料
カリキュラム
データ分析マスターのコース要件を満たすには、以下で構成されるコース単位の 192 単位ポイントを完了する必要があります。
- コアユニットの48クレジットポイント
- 選択した専攻の規律単位の 96 クレジット ポイント、または専攻を指名しないことを選択した場合は、専攻全体の一連の単位。
- 各専攻で提供される単位から抽出された、承認された単位リストから選択されたデータ分析関連の選択単位の 48 単位ポイント。
研究分野:
次の専門分野から専攻を選択してください -
- 生物医学データサイエンス;
- 計算データサイエンス;
- 統計データサイエンス;または
- メジャーオプションなし
1.5年プログラムの学生
注意: 学習計画は以前の資格に基づいて決定されます。学習計画全体における 48 単位ポイントの削減の配置は学生によって異なる場合があります。許可されたら、コースコーディネーターに説明を求めることができます。
- データ分析のマスター - メジャー オプションなし
- バイオメディカルデータサイエンス専攻
- バイオメディカルデータサイエンス専攻 - 数学同族入学者
- バイオメディカルデータサイエンス専攻 - IT同系入学者
- バイオメディカルデータサイエンス専攻 - バイオメディカルデータサイエンス専攻 - バイオメディカルデータサイエンス専攻
- バイオメディカルデータサイエンス専攻ユニットのオプション
- 計算データサイエンス専攻
- 計算データサイエンス専攻 - IT 同系の入学者
- 計算データサイエンス専攻 - 数学同族入学者
- 計算データサイエンス専攻単位オプション
- 統計データサイエンス専攻
- 統計データサイエンス専攻 - IT同系入学者
- 統計データサイエンス専攻 - 数学同族入学者
- 統計データサイエンス専攻単位のオプション
- データ分析修士の選択科目リスト
ギャラリー
プログラムの成果
このコースは、ペースが速く、常に変化するデータ分析の世界で、将来を見据えたキャリアに向けて準備を整えます。分野を超えた協力的なカリキュラムにより、理論と手法を学ぶだけでなく、その知識を応用してさまざまな応用分野での予測、予測、視覚化、意思決定を行うことができます。
高度な統計データ分析、データマイニング技術とアプリケーション、データ操作、情報専門家のための分析、および高度な確率モデリングの専門ユニットを学びます。
このコースでは、3 つの専攻と「専攻なし」オプションから選択できます。
生物医学データサイエンス
生物学と医学は、研究と臨床実践においてますますデータ集約的になってきています。新しいシーケンス技術から医療画像や電子健康記録、心拍数を記録するウェアラブル デバイスに至るまで、生体医学データの生成がかつてないほど簡単かつ安価になりました。
しかし、これらのデータセットは大規模かつ複雑であり、観測結果にノイズが多い可能性があります。この学際的な専攻では、生物医学データを「解析」して分析するために必要なスキルを提供します。統計および機械学習の手法を学び、それらを使用して関係を特定し、機能と疾患の状態についての洞察を得ると同時に、その限界と発生する問題の複雑さをある程度理解します。
計算データサイエンス
世界にはデータが溢れており、そのデータは驚異的なペースで増加しています。 250 万兆バイトを超えるデータが毎日生成されます。 Uber は毎分 45,000 回の乗車を行っています。 456,000 件のツイートが送信されます。 360 万回の Google 検索が行われます。 NASA だけでも、毎日 121 テラバイトのデータが生成されます。
この専攻では、テラバイト規模のデータの混乱に秩序をもたらし、意味を抽出するための知識とスキルを身につけることができます。隠れたモデルの検索、インテリジェント システムのトレーニング、視覚化の作成、パターンと傾向の特定、解決策と機会の発見に自信を持って取り組むことができます。レコード数の増加に応じて拡大する計算手法の開発と応用に重点を置き、複数のドメインにわたるデータ分析と研究に取り組みます。
統計データサイエンス
このデジタルとデータが豊富な時代では、統計専門家の需要は高まっていますが、そのような卒業生の数は少ないです。最近のデータ サイエンスの成長により、統計の重要性に対する認識が高まり、データの分析と結果の解釈がこの新しく認識された分野にしっかりと組み込まれています。
この専攻では、統計に関する高度なトレーニングに加えて、プログラミング、データ抽出とマイニングの補完的なスキルを提供します。この組み合わせにより、データに基づいた証拠を収集および評価して、情報に基づいた意思決定をサポートし、導き出された結論の堅牢性と不確実性についてアドバイスするための背景と経験が得られます。
各専攻のコース構成と単元の詳細については、「詳細と単元」タブをご覧ください。
キャリアの機会
卒業すると、さまざまな業界コンテキストのデータにさまざまなアプローチ、テクニック、ツールを適用して、複雑な問題を解決できるようになります。
銀行や金融、メディアや通信、健康、教育、情報技術、エンジニアリング、農業、鉱業など、あらゆる業界のデータを知識に変換するために必要なスキルを身につけることができます。
早期退場
必要な単位を完了すると、データ分析の IN26 卒業証明書を取得して早期終了オプションを利用できます。
可能なキャリア
- データアナリスト
- データ分析スペシャリスト
- データシステム開発者
- データ主導の意思決定者