昆士兰科技大学数据与决策分析课程主要学什么？

昆士兰科技大学数据与决策分析-数据科学本科专业融合高级分析、优化策略及沟通技巧，助你将复杂数据转化为精准决策。通过解决现实问题的实践训练，你将具备胜任数据科学、决策分析等热门领域所需的综合能力，为职业发展奠定坚实基础。

一、昆士兰科技大学数据与决策分析专业介绍

昆士兰科技大学数据与决策分析课程更注重培养跨媒介沟通能力，通过系统训练，你将能运用书面报告、口头陈述及数据可视化等方式，向决策者清晰阐述方案设计、论证解决方案并提出具有说服力的建议。

根据行业岗位多元化特点，设有两大方向：选择"随机分析方向"可深耕前沿算法技术，选择"应用分析方向"则侧重数据驱动决策在各领域的实践推广。

二、昆士兰科技大学数据与决策分析课程设置

课程结构

数据科学学士（数据与决策分析）是一门本科学位课程，总计288学分，通常以三年全日制或等时长非全日制形式完成。

学位结构包含108学分的核心单元、72学分的主修专业课程、84学分的拓展课程以及24学分的"QUT跨学域课程"。"QUT跨学域课程"采用跨学科设计，汇聚不同专业与年级的学生开展协作学习，重点培养跨职业生涯的核心能力，包括批判性与创造性思维、自我认知及数字素养。

在第三学年，你将通过"数据科学顶点项目"达到学习成果的巅峰——与行业合作伙伴携手，运用真实世界数据集解决重大实际问题。这一综合实践将融汇你所掌握的知识与技术，助力你解决复杂的现实难题，为步入职场做好充分准备。

课程计划

▸应用分析方向

大一第一学期：

DSB101数据科学与可视化简介

IFB104编程导论

IFB105数据库管理

MXB100微积分和代数入门

MXB105微积分和微分方程

MXB106线性代数

MXB161计算探索

IFB102计算机系统导论

IFB103 IT系统设计

大一第二学期：

DSB102机器学习简介

MXB105微积分和微分方程

MXB106线性代数

MXB161计算探索

大二第一学期：

DSB200应用数据科学

MXB107概率和统计

大二第二学期：

DSB202数据伦理与社会

MXB109运筹学入门

大三第一学期：

MXB242回归和设计

MXB233优化建模

DSB301高级可视化和数据科学

IFB398资讯科技顶点项目（第一期）

大三第二学期：

MXB344广义线性模型

DSB300数据科学顶点项目

IFB399资讯科技顶点项目（第二期）

▸随机分析方向

大一第一学期：

DSB101数据科学与可视化简介

IFB104编程导论

IFB105数据库管理

MXB100微积分和代数入门

MXB105微积分和微分方程

MXB106线性代数

MXB161计算探索

IFB102计算机系统导论

IFB103 IT系统设计

大一第二学期：

DSB102机器学习简介

MXB105微积分和微分方程

MXB106线性代数

MXB161计算探索

大二第一学期：

DSB200应用数据科学

MXB107概率和统计

大二第二学期：

DSB202数据伦理与社会

MXB109运筹学入门

MXB241概率与随机建模2

大三第一学期：

DSB301高级可视化和数据科学

IFB398资讯科技顶点项目（第一期）

MXB233优化建模

MXB242回归和设计

MXB341统计推断

MXB336随机动态规划

大三第二学期：

DSB300数据科学顶点项目

IFB399资讯科技顶点项目（第二期）

MXB334随机过程的运筹学

MXB344广义线性模型

以上是昆士兰科技大学数据与决策分析课程设置的介绍。如果大家想深入了解课程内容，或者想提前进行课程预习，可以寻求考而思在线澳洲留学生课程辅导机构的帮助！我们可立即安排昆士兰科技大学课程辅导老师，为你提供定制化数据与决策分析课程预习辅导，帮你提前了解专业课程框架，提前掌握知识要点，新学期更好的适应课程方面的挑战！