Master of Data Science (Machine Learning)
University of Sydney
コース概要
シドニー大学のデータサイエンス修士（機械学習専攻）は、コンピュータサイエンス学科内の専門プログラムで、コンピュータがデータから学習し予測を行うことを可能にする高度な計算知能とアルゴリズムに焦点を当てています。この72単位のプログラムは、機械学習理論、深層学習、人工知能アプリケーションの専門知識を学生に提供します。機械学習専攻では、データ分析とパターン認識のための最先端アルゴリズムの理論的基礎と実践的な実装の両方を重視しています。学生はプロフェッショナルパスウェイと研究パスウェイの間で選択でき、どちらも機械学習技術とさまざまな分野での応用に関する包括的なトレーニングを提供します。このプログラムは厳密な学術研究と実践的なプロジェクトを組み合わせ、知的システムとデータ駆動型ソリューションの開発におけるリーダーシップを発揮できる卒業生を育成します。対面とオンラインの両方の配信モード（オンラインモードは学生ビザ保持者には利用できません）で利用可能なこのプログラムは、急速に成長する機械学習とAI分野でのキャリアを発展させたいと考える定量的バックグラウンドを持つ専門家に対応しています。
主要学習分野
入学要件
最低AQFレベル7の認知分野（コンピュータプログラミングまたは統計学/定量分析における著しい学習を含む）の専攻を持つ学士号で、少なくともクレジット平均（65-74％）、または組み込まれたデータサイエンス大学院ディプロマをクレジット平均で修了、または特定のコアおよび専門ユニットを含む組み込まれた大学院修了証/ディプロマの24単位をクレジット平均で修了していること。, 多くの学習単位では、プログラミングとデータ構造（COMP2123/COMP2823/COMP9123と同等）、離散数学と確率（例：MATH1064）、および線形代数と微積分（例：MATH1061）に関する事前知識が必要です。, 機械学習専攻では、多くの機械学習アルゴリズムの理論的基礎を形成する線形代数、微積分、確率、統計学において、特に強い数学的背景が不可欠です。
教育機関情報
University of Sydney
QSランク: 53