Master of Science in Data Science (Coursework)
数据科学理学硕士(授课型)

研究领域：
    数据科学是一种数据驱动的解决问题和科学探索的方法，涉及收集、管理、分析、解释和可视化数据，以及分析结果的过程。它本质上具有跨学科的特征。数据科学硕士(MSDS)课程为研究生提供数据科学领域的严格训练。该课程主要由计算机科学与工程学院(SCSE)负责组织教学工作，但也有其他院系教师参与授课，以满足和支持数据科学跨学科的学术要求和特色。
    数据科学理学硕士学位课程是为希望开发、设计和运用数据科学系统，并对数据科学的管理（如数据科学项目管理）和政策有意做深入了解的学生设计的。这个学位课程项目强调运用数据科学的生态系统、技术和工具，解决现实世界中各应用领域的数据科学相关问题。

课程特色：
    将社会科学的相关理论和原理与计算驱动的数据科学紧密结合。考虑到数据是由人或机器生成的，社会背景对任何数据科学的问题都至关重要。因此，这一项目的核心课程程不仅侧重于计算驱动的数据科学课程，还包括一些可以引导学生考虑社会、经济和行为问题来看待数据科学问题的课程和项目。为拓宽学生的知识面，该项课程同时还将提供广泛的选修课程，以帮助学生解决不同应用领域中可能遇到的各种数据类型，提升心理学和经济理论方面的深入见解。
    课程内容将覆盖数据科学的全生态系统。不仅仅着眼于简单地教授如何做数据分析。在数据科学中，如果输入的数据本身是有问题的、凌乱的，且还未为进一步的数据分析做好准备，数据分析的技术将是无效的！因此，本课程将让每个学生了解从数据准备到数据可视化的整个数据科学的生态系统，让他们对数据科学的深度和广度有一个全面综合的认识。
    必修的实践课程Capstone Project将为学生提供实践机会，了解和构建工业环境或学术界特定领域应用的数据科学生态系统。前者使学生能够解决特定行业的数据科学问题，而后者则让学生有机会为非工业最终用户解决同类问题。
    跨学科课程得到了来自不同院系的讲师教授的支持。特别是核心课程“数据科学思维”将由社会科学学院（SSS）和计算机科学与工程学院（SCSE）的教师共同授课。其他几门选修课程也将由社会科学学院和物理与数学科学学院（SPMS）的教师讲授。此外，学生可以参加南大其他学院（如NBS、SBS、ASE、MAE、EEE、SPMS、SSS、LKC）（不包括SCSE）开设的特定应用领域的选修课。最后，本课程中Capstone实践项目也可以是特定领域的行业参与者、不同学院和SCSE的教师之间的合作。

申请基本要求：
教育部认可的学士学位及良好的本科成绩。
有相关工作经验优先。
对于母语为非英语的申请人，需要提供托福或雅思考试成绩。
托福（考试成绩在2年有效期之内）：
纸质考试不少于600分
机考不少于250分
网考不少于100分
雅思（考试成绩在2年有效期之内）：
雅思考试成绩至少要达到6.5分
授课型理学硕士课程不需要提供GRE成绩。

课程架构及授课期限：
    数据科学硕士学位课程需要修满30个学分(AU)才能获得毕业资格。除衔接课程外，每门课程均为3个学分，教学时间为39小时，包括13周的讲座、辅导、示例课和实验室。为期一年的Capstone 实践项目有6个学分。而Python编程是衔接课程不算学分，该衔接课程面向的是本科毕业但没有接受足够编程培训的学生，或者是不经常写代码的职场人士。所有学生均可在第一学期选修衔接课程，这不是必须要求。
   课程提供全日制和非全日制两种研修方式，最短和最长毕业期限：1.5-2年（全日制）

学费及入学申请时间：
这是一个自费课程项目，本课程的学生不需要承担毕业后的服务义务。学校将会逐年对费用进行审查和修订。
课程学费：
新加坡公民：           39,000新元
新加坡永久居民：    46,500 新元
国际学生：              58,000新元
申请者在接受录取后，需要缴纳一笔5000新元的不可撤销返还的学位费押金，这笔押金可用于抵扣学费。
申请时间：
    该课程每年有两次开学时间：1月份和8月份。请留意学院官网每年5/6月和11/12月间发布的招生公告，了解详细的招生计划、申请开放时间等信息。1月份开学在线申请一般在前一年的6月至7月开放。2023年8月份开学的课程现已开放报名，截止日期是2023年2月底。

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