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数据分析硕士（MDA）旨在培养专业人士，以便在公共和私营部门中开展以分析为重点的职业。
数据是21世纪的货币。其生产速度每年呈指数增长。它的全部潜力尚未被挖掘，但全球各地的政府，企业和个人越来越多地面临数据生成，存储，分析，应用和创新所带来的挑战和机遇。为解决快速发展的大数据领域，公共和私营部门组织寻找数据分析专家，这是新一代高素质人才，他们能够处理不同类型，数量和复杂程度的数据。凭借先进的数据分析技能，可以在数字和视觉上操作和探索数据，以查找模式和结构，大数据专业人员使用复杂的建模或算法来提取有用的信息。
数据分析本质上是跨学科的。描述性，预测性和规范性分析的基础在于统计和计算机科学的一套工具和技术，以及这两个领域的交集。数据分析硕士（MDA）是一个为期一年的专业科学硕士课程，为学生提供一系列备受追捧的跨学科技术数据分析技能，方法和经验，并为以分析为中心的职业做好准备。
该计划以学生在计算机科学和统计学方面的核心竞争力为基础，为他们提供了一系列备受追捧的跨学科技术数据分析技能。学生还可以通过选择两个专业领域来定制他们的学习体验。该计划的最终目的是让学生在工作环境中使用分析技能获得实际的实践经验。
入学要求
申请人必须拥有获得认可的大学的四年制学位，并且在本科学位的最后两个全日制相当年份的课程中，最低平均为75％。可以根据学科或专业的标准来考虑等效资格。
进入MDA计划是一个竞争过程。这意味着符合最低要求的学生不能保证进入该计划; 根据申请人资格，参加该计划所需的学术平均成绩可能超过75％。
来自其他研究领域的未来学生如果达到所有最低要求，将被考虑入学。
未来的学生必须达到75％或更高的所有必修课程，才能考虑参加MDA课程。
成功候选人来自的研究领域包括：
计算机科学
统计
或者在数学，概率，统计和计算机编程方面具有重要量化课程的其他领域，例如：
精算学
财务建模/数学
数学
物理
经济学
计算机软件工程
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庞煜
