马来西亚理科大学USM
理学硕士（数据科学与分析）-计算机科学学院
简介与目标
本课程的目标是要培养出在大数据分析的领域中能基于可得的全面数据进行决策的劳力/人类资源。因此，这项课程的目标是培养出如下的毕业生：
对数据科学与分析领域中的核心的概念、实践和工具有深刻的理解。
掌握能在各领域的工作中应用的知识和技能，特别是服务业、商业、市场营销、制造业以及医疗保健领域，如：在搜集与对照数据，建立数据模型以及高阶数据分析。
能在各个领域中以高能数据用户行动（开源或工业标准）同时拥有社交、伦理和有效沟通的技能，以及良好的领导素质。
在各领域之中能创新地应用大数据分析工具或成为能基于可得的全面数据进行决策的研究员，同时能意识到终生学习与在设计ICT领域的跨学科跨学科研究中追求高层次的学习。
课程结构
学分需求：44学分
核心课程：24学分（代码：T）
a. CDS501/4 – 数据科学与分析原理与实践
b. CDS502/4 – 大数据存储与管理
c. CDS503/4 – 机器学习
. CDS504/4 – 支持数据科学的技术和基础架构
e. CDS505/4 – 数据可视化和可视化分析
f. CDS506/4 – 研究、咨询和专业技能
选修课程：12学分（代码E）
从以下任选三个课程：
(i) 商业分析
a. CDS511/4 – 消费者行为和社交媒体分析
b. CDS512/4 – 商业情报与决策分析
c. CDS513/4 – 预测性业务分析
(ii) 多模式分析
a. CDS521/4 – 多模式信息检索
b. CDS522/4 – 文字和语音分析
c. CDS523/4 – 法医分析和数字调查
(iii) 核心项目: 8学分 (代码: T)
CDS590 – 顾问项目及实习
本课程是以工作为基础的经验型课程，其目的是要让学生做好准备成为一个数据科学家/分析顾问。为达到此目标，本课程将强化学生在研究、规划和实践一个在数据科技/分析领域中的顾问项目方面的知识和技能，以便在真实情景中能加以应用。学生需要在各自的工作地点或他们自己选择的机构完成实习。学生将会在倒是和行业导师的指导下工作。学生需要在实习时解决现实中的真实问题并探寻与数据科技及分析相关的机会。在修这么课之前须在前一个学期先修CDS506。在修CDS506的同时，学生需要安排好实习以及提呈项目计划书。
在上完本课程后，学生将有能力：
在一个多元种族的环境中与上司，同事，职员和导师协同工作。
分析在工作地点和数据分析相关的需求和难题。
辨识适当的量化与分析工具（包括软件，科技与技术知识）以便能提出针对在现实世界情境中出现的复杂、模糊、无结构的难题提出可用的解决方案。
在实习与成就方面进行有效的口头语书面沟通。
展现出如主动、专注于高标准表现的领导行为。
学习年限
全日制：最短3学期／最长6学期月
入学学期
二月 及 九月
学习费用
入学要求：
学士学位
- 累积平均积分点至少2.75/4.00
