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統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析碩士

Master of Statistical Data Analysis

所屬學(xué)院：商學(xué)院

申請(qǐng)難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費(fèi)水平：高

27 QS 2023

項(xiàng)目簡介

入學(xué)時(shí)間	項(xiàng)目時(shí)長	項(xiàng)目學(xué)費(fèi)
春季/秋季	1年	$50,760

申請(qǐng)時(shí)間

春季

2023-03-14 開放時(shí)間

2023-12-15 Round1

春季 Round1 開始時(shí)間：2023-03-14 結(jié)束時(shí)間：2023-12-15 申請(qǐng)已結(jié)束

秋季

2023-06-03 開放時(shí)間

2024-05-31 Round1

秋季 Round1 開始時(shí)間：2023-06-03 結(jié)束時(shí)間：2024-05-31 申請(qǐng)已結(jié)束

項(xiàng)目官網(wǎng)

https://programsandcourses.anu.edu.au/2024/program/MSDA

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	6.5	單項(xiàng)6
托福	80	閱讀和寫作不低于20，聽力和口語不低于18

其它要求

申請(qǐng)者必須滿足以下其中一項(xiàng)：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(jì)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(huì)計(jì)、精算研究、商學(xué)、商業(yè)、數(shù)據(jù)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、健康科學(xué)、信息技術(shù)、管理學(xué)、市場(chǎng)營銷、數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、公共管理、科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)

培養(yǎng)目標(biāo)

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(jì)數(shù)據(jù)分析碩士將為您提供核心統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)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。

主要課程

序號(hào)	課程介紹	Curriculum
1	集成電路技術(shù)與設(shè)計(jì)方法	Integrated Circuit Technology and Design Methodology
2	異構(gòu)集成、IC封裝和測(cè)試	Heterogeneous Integration, IC Packaging and Testing
3	半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的演進(jìn)與轉(zhuǎn)型	Evolution and Transformation of Semiconductor Industry
4	半導(dǎo)體供應(yīng)鏈和需求管理	Semiconductor Supply Chain and Demand Management
5	光子集成電路	Photonic Integrated Circuits
6	生物電子學(xué)	Bioelectronics
7	半導(dǎo)體材料與器件	Semiconductor Materials and Devices
8	半導(dǎo)體良率和失效分析	Semiconductor Yield and Failure Analysis
9	材料表征方法	Material Characterisation Methodology
10	過程設(shè)計(jì)與控制統(tǒng)計(jì)方法	Statistical Methods for Process Design and Control
11	可靠性工程	Reliability Engineering
12	知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理與創(chuàng)新戰(zhàn)略	Intellectual Property Management and Innovation Strategy
13	運(yùn)營分析與管理	Operations Analysis and Management
14	決策分析	Decision Analysis
15	質(zhì)量規(guī)劃與管理	Quality Planning and Management
16	工程領(lǐng)導(dǎo)力的概念與應(yīng)用	Concepts and Applications of Engineering Leadership
17	應(yīng)用時(shí)間序列分析	Time Series Analysis
18	貝葉斯數(shù)據(jù)分析簡介	Bayesian Data Analysis
19	大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)	Data Statistics
20	隨機(jī)建模	Modelling
21	圖形數(shù)據(jù)分析	Data Analysis
22	統(tǒng)計(jì)推斷	Inference
23	實(shí)驗(yàn)和調(diào)查的設(shè)計(jì)	of Experiments and Surveys
24	生存模型	Models
25	高級(jí)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)	Statistical Learning
26	高級(jí)數(shù)理統(tǒng)計(jì)	Mathematical Statistics
27	高級(jí)隨機(jī)過程	Stochastic Processes
28	關(guān)系數(shù)據(jù)庫	Databases
29	信息論	Theory
30	分析和安全簡介	to Data Management, Analysis and Security
31	文檔分析	Analysis
32	機(jī)器學(xué)習(xí)簡介	to Machine Learning
33	結(jié)構(gòu)化編程	Programming
34	科學(xué)家編程	for Scientists
35	數(shù)據(jù)挖掘	Mining
36	深度學(xué)習(xí)和仿生計(jì)算	Networks, Deep Learning and Bio-inspired Computing
37	數(shù)據(jù)整理	Wrangling
38	統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)	Machine Learning
39	網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的計(jì)算方法	Methods for Network Science
40	經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的優(yōu)化	for Economics and Financial Economics
41	應(yīng)用微觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)	micro-econometrics
42	計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和建模	Methods and Modelling
43	高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)II	Econometrics II
44	商業(yè)和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)	and Economic Forecasting
45	高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) I	Econometrics I
46	離散數(shù)學(xué)模型	Mathematical Models
47	環(huán)境建模和綜合評(píng)估	Modelling and Integrated Assessment
48	概率建模與應(yīng)用	Modelling with Applications
49	生活意外事件	Contingencies
50	金融數(shù)學(xué)	Mathematics
51	風(fēng)險(xiǎn)建模 1	Modelling 1
52	風(fēng)險(xiǎn)建模 2	Modelling 2