Các nhà khoa học dữ liệu đối chiếu và phân tích khối lượng lớn dữ liệu và truyền đạt những phát hiện của họ tới nhiều đối tượng. Khả năng sử dụng dữ liệu lớn của họ để dự đoán các xu hướng trong tương lai đang trở thành một phần thiết yếu trong quá trình ra quyết định trong kinh doanh và chính phủ.
Dữ liệu đang được tạo ra với tốc độ chưa từng thấy và tính khả dụng của dữ liệu sẽ tiếp tục tăng. Mọi ngành công nghiệp đều đang sử dụng khối lượng lớn dữ liệu – từ dự đoán các kiểu thời tiết và tối ưu hóa thu hoạch trong nông nghiệp, đến cải thiện chẩn đoán bệnh nhân trong ngành y tế, đến tăng cường quản lý cơ sở hạ tầng từ xa trong khai thác mỏ.
Đây là một chuyên ngành đa ngành. Nó kết hợp các nghiên cứu về máy tính, công nghệ internet mới nổi, phương tiện truyền thông và thống kê. Bạn sẽ có được nền tảng về lập trình và thống kê, những kiến thức này sẽ tạo cơ sở cho các nghiên cứu cấp cao hơn về khai thác dữ liệu, bảo mật dữ liệu và mô phỏng máy tính.
Khóa học này xây dựng khả năng của bạn để trích xuất, phân tích và trực quan hóa khối lượng lớn dữ liệu và truyền đạt kết quả phân tích tới nhiều đối tượng. Sau khi tốt nghiệp, bạn sẽ được trang bị để tham gia vào nhiều ngành công nghiệp mà khoa học dữ liệu là chìa khóa của sự đổi mới.
Để phù hợp với mối quan hệ chặt chẽ của Curtin với ngành, khóa học này có một nhóm cố vấn ngành cung cấp hướng dẫn về nội dung khóa học. Nhóm bao gồm các đại diện từ lĩnh vực tài nguyên, tư vấn quản lý, dịch vụ phân tích dữ liệu và nhà phát triển sản phẩm dữ liệu không gian cũng như các doanh nghiệp như Optika Solutions và PwC.
Bạn sẽ học được gì
- Hiểu cơ sở lý thuyết về quy trình thu thập, quản lý, lưu trữ an toàn và phân tích hiệu quả các tập dữ liệu lớn
- Hình thành các giả thuyết về dữ liệu và phát triển các chiến lược sáng tạo để kiểm tra chúng bằng cách thực hiện các thuật toán phù hợp để phân tích cả tập dữ liệu lớn và nhỏ
- Trích xuất các kết luận hợp lệ và có ý nghĩa từ nhiều loại tập dữ liệu lớn khác nhau có thể hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên bằng chứng
- Truyền đạt các phương pháp và giải pháp cho các vấn đề khoa học dữ liệu tới nhiều đối tượng ở nhiều chế độ khác nhau
- Xác định, chọn và sử dụng các công cụ phân tích và quản lý dữ liệu độc quyền và nguồn mở thích hợp để xác định các mẫu hoặc mối quan hệ trong khối lượng lớn dữ liệu
- Nhận ra tầm quan trọng của các cơ hội học tập liên tục trong một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và tham gia phát triển bản thân với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu
- Hiểu bản chất toàn cầu của khoa học dữ liệu và áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế phù hợp trong khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
- Làm việc cộng tác và tôn trọng với các nhà khoa học dữ liệu từ nhiều nền văn hóa khác nhau
- Làm việc chuyên nghiệp và có đạo đức trong các dự án khoa học dữ liệu độc lập và với tư cách là một thành viên trong nhóm làm việc cộng tác để tạo ra các giải pháp khoa học dữ liệu sáng tạo
Cấu trúc khóa Cử nhân khoa học dữ liệu – (Data Science) Đại học Curtin Singapore
Credits needed to graduate: 600.
Each unit is 25 credits unless stated otherwise.
Trimester 1
- Integrating Indigenous Science and STEM
- Introduction to Probability and Data Analysis
- Fundamentals of Programming
- Introduction to Software Engineering
Trimester 2
- Data Structures and Algorithms
- Regression and Nonparametric Inference
- Linear Algebra 1
- Unix and C Programming
Trimester 3
- Computer Simulation
- Fundamental Concepts of Data Security
- Mathematical Statistics
- Elective
Trimester 4
- Analytics for Experimental and Simulated Data
- Database Systems
- Data Visualisation
- Elective
Trimester 5
- Design and Analysis of Algorithms
- Machine Learning
- Mobile Cloud Computing
- Elective
Trimester 6
- Data Mining
- Analytics for Observational Data
- Computer Project 2 or Industrial Project
- Elective
Units are not necessarily shown in the order studied. Units are subject to change.