在当今大数据时代，互联网、社交网络、金融等社会和行业的各个领域每天都会产生大量的数据集。从前所未有的海量数据中分析和提取信息是一项具有挑战性的任务。要从这些数据中创造价值，必须结合数学、统计学和计算机科学的技术。该课程培养具有跨越数学、统计学和计算机科学核心学科的专业知识的毕业生。它培养学生的分析和批判性思维，以及他们解决问题的能力。这使毕业生能够在金融和信息技术等各个行业从事数据分析师的职业。

数学、统计学、计算机科学、IT、工程和科学英联邦荣誉学士学位或同等学历。
或具有其他学科学士学位和足够的数学或 IT 背景的申请人也将被考虑；

托福80；或雅思6.0 

1、必修课程

高级高维数据分析

大数据计算

数据结构和数据库系统

深度学习

优化方法

数据科学原理

2、选修课程

高级数据分析

高级运筹学方法

高频交易的高级话题

应用线性模型

人工智能概念

决策分析

预测和应用时间序列分析

图和网络

投资科学

损失模型和风险分析

科学技术的数学建模

多标准优化

运筹学方法

管理科学应用的优化控制

概率和随机模型

科学计算

模拟和风险分析

统计数据挖掘

统计推断

课程特征
数据科学和分析涉及使用数学、统计和计算技术从大规模数据中提取有用的信息并做出相应的决策。统计学、优化方法和计算机科学被广泛认为是现代数据科学的三大支柱。该计划旨在平衡处理这三个支柱，旨在培养未来的数据分析师。
因此，在工业和研究领域，全球对具有高度发展的数学、统计和计算技能的毕业生的需求很大。