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/ 特伦特大学大数据分析理学硕士专业
项目背景
`更新时间:2020-04-09
专业介绍
特伦特大学是加拿大最早致力于填补数据科学专业人才培训空白的大学之一。 您将为处理和分析当今科学领域以及商业领域日益复杂的数据集所需的技术和工具做好独特的准备。 该专业计划可以在16个月内完成，并强调可视化，数据挖掘，基于云的方法和并行编程技能方面的实践技能。 为未来职业做好准备，包括首席数据官，数据科学家，数据解决方案架构师，业务经理和业务分析师。
推荐顾问
语言要求
类型
雅思
托福
PTE
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总分
6.5
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学术要求
均分要求：最近四个学期或最近两个大学学年的最低B +（77％）或同等水平（最近十个完整学分）
背景专业要求：微积分，概率性，统计学；线性代数；至少能够使用一种编程语言在基本水平上进行编程
工作经验要求：
背景专业要求：微积分，概率性，统计学；线性代数；至少能够使用一种编程语言在基本水平上进行编程
工作经验要求：
课程设置
AMOD 5210H: Foundations of Modelling 建模基础
AMOD 5220H: Mathematical Aspects of Modelling 数学方面建模
AMOD 5230H: Computational Aspects of Modelling 计算方面建模
AMOD 5240H: Statistical Aspects of Modelling 统计方面建模
AMOD 5250H: Data Analytics with R 具有R的数据分析
AMOD 5430H: Data Visualization 数据可视化
AMOD 5420H: High Performance Computing 高性能计算
AMOD 5410H: Big Data 大数据
AMOD 5440H: Data Mining 数据挖掘
AMOD 5220H: Mathematical Aspects of Modelling 数学方面建模
AMOD 5230H: Computational Aspects of Modelling 计算方面建模
AMOD 5240H: Statistical Aspects of Modelling 统计方面建模
AMOD 5250H: Data Analytics with R 具有R的数据分析
AMOD 5430H: Data Visualization 数据可视化
AMOD 5420H: High Performance Computing 高性能计算
AMOD 5410H: Big Data 大数据
AMOD 5440H: Data Mining 数据挖掘
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