数据科学与分析理学硕士
(N/0613/7/0001) (08/27) (MQA/PA15772)
课程概述：
数据科学与分析理学硕士课程将培养毕业生掌握处理多学科领域大型复杂数据集所需的核心数据科学与分析知识。课程核心模块包括：数据挖掘、数据分析编程、数据科学机器学习、大数据存储与管理，以及数据可视化与视觉分析。毕业生将具备强大能力，能将专业领域需求与数据科学和分析相结合，从而改进和变革组织内部的数据科学流程。
。
根据林肯大学学院的要求，该硕士学位申请人需以林肯大学学院为署名单位，在Scopus索引期刊上发表至少两篇研究论文。。
课程亮点 +
序号 | MQA学科代码 | 课程名称 | 学分 |
1. | MDSA 7013 | 数据科学与分析的原理与实践 | 4 |
2. | MDSA 7023 | 应用统计学 | 4 |
3. | MDSA 7033 | 数据分析编程 | 4 |
4. | MDSA 7043 | 数据科学机器学习 | 4 |
5 | MDSA 7053 | 数据可视化和可视化分析 | 4 |
6. | MDSA 7063 | 大数据分析 | 4 |
7. | MDSA 7073 | 毕业项目的研究方法论 | 4 |
商业分析/数据工程专业的选修课组（学生需选择以下任一专业方向的3个模块） | |||
选修组：商业分析 | |||
8. | MDSA 7083 | 商业智能和决策分析 | 3 |
9. | MDSA 7093 | 社交媒体分析 | 3 |
10. | MDSA 7103 | 预测分析和商业预测 | 3 |
选修组：数据工程 | |||
11. | MDSA 7113 | 深度学习 | 3 |
12. | MDSA 7123 | 自然语言处理 | 3 |
13. | MDSA 7133 | 云基础设施 | 3 |
14. | MDSA 71412 | 毕业项目 | 12 |
入学条件 +
入学要求：
- 计算或相关领域的学士学位，CGPA不低于2.75或同等学历，经林肯大学学院评议会认可；或
- 计算或相关领域的学士学位或同等学历，CGPA不低于2.50但未达2.75，需通过严格的内部评估程序；或
iii. 计算或相关领域的学士学位或同等学历，CGPA低于2.50，但具有至少5年相关领域工作经验者可被考虑；或
- 马来西亚政府认可的其他同等学历。
对于非计算专业学位的申请者，需修读计算领域的先修课程，为其进阶学习做好准备。
英语要求：
国际学生需提供良好的英语口语和书面能力证明。例如，雅思考试成绩5.5分或同等水平。如未达到此要求，高等教育机构需提供英语强化课程，以确保学生的英语水平能够满足课程需求。
职业发展前景 +
数据科学与分析理学硕士课程将科学知识与实践学习相结合，帮助您在当今数据驱动的环境中进一步发展职业生涯。通过本课程获得的能力将使您有资格担任该行业的毕业生级别职位。拥有此学位可担任的最突出职位包括：
数据科学家
大数据分析师
机器学习工程师
挖掘分析师
数据建模师
数据架构师/工程师
定性分析师
课程目标 +
数据科学与分析理学硕士课程旨在培养能够：
- 掌握符合本地和全球行业要求的数据科学与分析领域知识和技术能力；
- 作为团队成员表现优异，展现良好的领导素质，并具备有效沟通能力；
- 运用数字和技术技能，通过创新、道德和可持续的方法，创造性地解决IT领域相关问题以及数据科学与分析相关问题；
- 展现创业技能，认识终身学习的重要性，并运用广泛的信息、媒体和技术应用促进职业成功发展。
常见问题 +
课程概述
数据科学与分析理学硕士课程的目标是什么？
数据科学与分析理学硕士课程旨在培养学生掌握处理多学科领域复杂大数据的核心知识与技能。核心课程包括数据挖掘、数据分析编程、数据科学机器学习、大数据存储与管理以及数据可视化与视觉分析。毕业生将具备将专业领域需求与数据科学技术相融合的能力，推动组织内部数据科学流程的优化与转型。顺利完成学位要求每位学生在Scopus索引期刊发表至少两篇与林肯大学学院相关的研究论文。
课程学制是多久？
全日制：1年6个月
入学时间是什么时候？
入学时间：3月、7月、11月
提供哪些专业方向？
林肯大学学院数据科学与分析理学硕士项目设有多个专业方向，让学生能够专注于该领域的特定领域。尽管课程主要涵盖数据挖掘、机器学习和大数据管理等核心主题，学生仍可根据个人兴趣和职业目标定制学习方向。主要专业方向包括：
- 机器学习方向 – 专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确指令的情况下执行任务
- 大数据管理方向 – 重点研究运用多种技术和框架处理海量数据
- 数据可视化方向 – 学习通过图形化方式呈现数据的技术，以获得更清晰的理解和洞察。
该项目旨在培养毕业生掌握管理跨学科复杂数据集的必备知识和技能，同时鼓励学生参与包括在Scopus索引期刊发表论文在内的研究活动。
课程包含哪些实践环节？
林肯大学学院数据科学与分析理学硕士（MCS DS）项目设有多项实践教学内容，旨在为学生提供该领域的实战经验。主要实践内容包括：
- 毕业项目（Capstone Project）：学生需完成一个综合实践项目，运用课程所学的知识与技能解决实际数据科学问题。该项目通常要求学生分析复杂数据集、应用多种数据分析方法，并提出具有可操作性的见解。
- 研究论文（Research Articles）：为满足毕业要求，学生须在Scopus索引期刊发表至少两篇研究论文。这一要求不仅通过研究强化实践应用能力，还为学生未来学术贡献和职业发展奠定基础。
- 实践课程模块（Hands-on Modules）：核心课程如数据挖掘（Data Mining）、数据分析编程（Data Analytical Programming）、机器学习（Machine Learning）和数据可视化（Data Visualization）均包含实践作业，要求学生使用真实数据集和分析工具完成实操任务。
实习与行业合作（Internships/Industry Collaborations）：尽管未明确要求，但数据科学类项目通常鼓励学生参与实习或行业合作，以便在专业环境中应用理论知识，积累实际经验。
是否有校友网络？
是的，我们设有校友网络：https://alumni.lincoln.edu.my/
延期/退学
如果我报名后改变主意，想要退学怎么办？
退款政策各有不同，请咨询招生部或财务部以获取详情。
https://www.lincoln.edu.my/refund-policy/
我可以申请休学一个学期吗？
可以，在林肯大学学院（LUC）您可以申请延期一学期，但必须遵循学校的延期流程：
- 提交正式申请：您需向学校提交延期申请，说明延期原因。
- 需获批准：延期需经学校管理层批准，通常需要提供如医疗问题、经济困难或个人状况等正当理由。
- 延期时长：延期通常为一个学期，具体时长依据个人情况和学校政策而定。
- 对签证的影响：对于国际学生，延期可能影响学生签证，需与签证与移民办公室确认。
请尽早与学生事务办公室或学术导师联系，获取延期申请的相关指导。
整个学习期间我最多可以连续或累计延期多少个学期？
在林肯大学学院（LUC），您最多可连续延期两个学期。但这也会依据您的具体情况及课程要求有所不同。整个课程期间，累计延期不可超过两到三个学期。
如需更长期延期，需提供额外说明并获得学校管理层批准。
请务必与学生事务办公室确认延期对学习进度和签证（如适用）的影响。
职业前景
毕业后有哪些职业机会？
数据科学与分析理学硕士课程融合了科学知识与实践学习，旨在助您在当今数据驱动的环境中推进职业发展。课程所培养的能力将使毕业生胜任该行业中的研究生级别岗位。该学位毕业生常见的职位包括：
- 数据科学家
- 大数据分析师
- 机器学习工程师
- 数据建模师
- 数据架构师/工程师
定性分析师
课程是否包含职业资格认证？
林肯大学学院数据科学与分析理学硕士项目不专门为学生提供职业资格认证准备，因为该领域通常不像工程或护理等专业设有标准化认证要求。然而，本项目旨在培养毕业生掌握处理跨学科复杂大数据集的必备技能，包括数据挖掘、机器学习和数据可视化等核心领域知识。
值得注意的是，毕业要求中包含每位学生必须在Scopus索引期刊发表至少两篇研究论文，这凸显了本项目对数据科学研究与实践应用的高度重视。。
毕业生可担任管理职位吗？
毕业生可在数据科学与分析、计算机科学和工程等领域获得多种领导职位。许多企业不仅看重毕业生的技术能力，更注重其领导才能的展现。
具体而言，数据科学与分析理学硕士项目的毕业生应具备：出色的领导素质、高效的沟通技巧、卓越的团队协作能力。
课程设置特别注重培养学生以创新且符合伦理的方式解决IT相关问题的能力，从而提升其在组织中的领导潜力。
毕业后是否提供职业支持服务？
是的，林肯大学学院（LUC）为毕业生提供以下职业支持：
- 就业安置协助：帮助寻找教职及其他工作机会
- 职业咨询服务：提供职业选择、简历撰写及面试指导
- 专题研讨会：举办就业市场趋势与职业发展讲座
- 校友联络网：搭建就业机会与导师指导平台
入学要求
申请资格条件是什么？
申请人需满足以下任一条件：
i. 计算或相关领域学士学位（MQF第6级），CGPA≥2.50，经高等教育机构（HEP）评议会认可；或
ii. 计算领域学士学位CGPA2.00-2.50，需通过HEP的严格评估；或
iii. 非计算领域学士学位CGPA≥2.00，经HEP评估其计算领域工作经验可抵免先修课程；或
iv. 非计算领域学士学位需补修适当先修课程；或
v. 马来西亚政府认可的其他等同于计算领域学士学位的资格，需满足i或ii项要求
入学要求：
MUET考试达到Band 4或相当于CEFR（Low B2）水平。未达标者需参加HEP提供的英语强化课程。
是否接受其他国家同等学历？
接受马来西亚政府认可的同等国际学历。
是否允许学分转移？
林肯大学学院计算机科学硕士项目通常允许学分转移，符合条件的学生可申请转移相关课程学分，具体需遵循大学政策并经课程协调员批准。
可转移多少学分？
最多可转移30%的学分，具体取决于原有课程与计算机科学硕士课程的匹配程度。
学分转移所需材料：
- 正式成绩单
- 课程大纲/说明
- 学位证书
- 身份证明文件（有效身份证或护照）
如何申请学分转移？
到校前：
—通过官网提交申请(My LLS)
到校后：
–通过林肯学习系统申请
后续：
–联系院系查询进度
英语语言要求标准是什么？
需达到马来西亚大学英语测试(MUET)第4等级或欧洲语言共同参考框架(CEFR) B2初级水平。若未达到此要求，高等教育机构必须提供英语强化课程，以确保学生的语言能力能满足课程需求。
可以选择非全日制学习模式吗？
不可以，本课程仅提供全日制学习模式。
如果我没有要求的学历资格，但具备相关领域工作经验，是否可以申请？
是的，您可以通过马来西亚资格认证机构(MQA)批准的”先前经验学习认证”(APEL)途径申请。林肯大学学院认可相关工作经验评估，可作为学士课程的入学资格。
APEL评估如何运作？
您需要参加APEL评估，我们将审核您的工作经验是否符合入学资格要求，通过评估即可获得入学资格。
教学/学习/评估
课程包含哪些科目？
林肯大学学院的数据科学与分析理学硕士项目涵盖一系列必修科目，旨在培养毕业生掌握管理和分析大型复杂数据集的必要技能。该项目的核心模块包括：
- 数据挖掘
- 数据分析编程
- 机器学习
- 大数据管理
- 数据可视化
毕业生将掌握哪些技能？
数据科学与分析理学硕士项目的毕业生将掌握一套全面的技能，这些技能对于有效管理和分析各个学科的大型复杂数据集至关重要。关键技能包括：
- 数据管理与挖掘：熟练处理海量数据集并提取有价值洞见
- 机器学习与统计分析：掌握预测建模和数据解释的高级技术
- 大数据技术：熟悉大数据管理与分析工具框架
- 数据可视化：以清晰直观的形式呈现数据分析结果
研究与发表：强调科研能力，要求学生在权威期刊发表论文
教授哪些技术相关科目？
林肯大学学院在不同项目中提供多种技术相关科目，特别是在计算机科学和数据分析领域。以下是主要的科目和研究领域：
- 数据科学与分析：这个硕士项目包含专注于统计方法、数据挖掘、机器学习和大数据分析的科目，为学生提供数据科学技术及其在各行业应用的坚实基础。
- 计算机科学与软件工程：课程涵盖软件开发生命周期、敏捷方法和面向对象编程。它还强调软件产品质量保证的重要性，并包括项目管理文档。
- 人工智能：学生可以探索AI的高级概念，包括机器学习算法、自然语言处理和AI技术的伦理影响。
- 云基础设施：这个科目专注于云计算原理、部署模式和支持云基础设施的技术，这对现代IT环境至关重要。
- 电信系统：这个科目深入探讨支撑电信的原理和技术，涵盖理论和实践两方面。
这些科目旨在让学生掌握理论知识和实践技能，为他们在各种技术相关领域的职业生涯做好准备。
采用什么评估方式？
林肯大学学院数据科学与分析理学硕士课程通过课程作业、考试和实践项目的组合来评估学生。这些评估方法旨在评估学生对关键概念的理解、应用分析技术的能力以及使用数据科学工具和方法的熟练程度。
评估的关键方面包括：
- 课程作业和项目：学生需要完成将知识应用于现实数据问题的作业，通常以团队合作形式进行。这包括可能涉及数据挖掘、机器学习和数据可视化的实践项目。
- 考试：正式考试是评估过程的一部分，测试理论知识和问题解决能力。
- 研究贡献：毕业的重要要求是在大学署名下在Scopus索引期刊上发表至少两篇研究文章。这强调了研究的重要性以及理论知识在实际场景中的应用。
实践环节的结构是怎样的？
林肯大学学院数据科学与分析理学硕士课程的实践环节包含几个关键组成部分，旨在为学生提供实践经验和行业相关技能：
- 实践项目：学生在整个课程期间参与实践项目，将理论知识应用于现实问题。这可能包括数据分析、机器学习应用和数据可视化任务。
- 研究部分：重要要求是学生在Scopus索引期刊上发表至少两篇研究文章。这部分强调了研究技能的重要性，并有助于学生的专业形象。
- 核心模块：课程包括数据挖掘、数据分析编程、机器学习、大数据管理和数据可视化等核心模块，每个模块通常包含强化理论概念的实践作业。
- 毕业项目：作为课程的一部分，学生通常需要完成一个毕业项目，整合所学知识并展示管理和分析复杂数据集的能力。
如何为实践环节做准备？
为数据分析实践环节做准备需要一个结构良好的方法，以确保有效覆盖所有必要方面。以下是需要考虑的关键步骤：
- 复习课程材料：浏览课堂笔记、教科书和课程中提供的任何补充材料。专注于已学习的关键概念、方法和技术。
- 了解工具和技术：熟悉在实践环节中将使用的特定软件和编程语言。这可能包括Python、R、SQL或数据可视化软件等工具。确保知道如何操作这些工具并将其应用于数据集。
- 动手实践：使用真实数据集进行实践练习。如果可能，找到过去的实践作业或样本数据集进行练习。这将有助于加强对数据处理、分析和解释的理解。
- 关注关键能力：复习统计分析、回归技术、数据可视化和数据清洗过程等能力。理解这些概念将有助于在实践环节中应用正确的技术。
- 准备常见问题：预测在实践环节中可能出现的问题或场景。思考用于分析数据、得出结论和呈现发现的方法论。
- 研究过去的实践评估：如果有的话，查看过去的实践考试或评估，了解通常提问的形式和类型。这将让你了解预期内容以及如何组织答案。
- 小组学习：与同学合作讨论具有挑战性的主题或分享见解。小组学习可以帮助巩固理解并发现对材料的不同观点。
- 保持条理：创建一个要涵盖的主题和要复习的资源的清单。保持条理可以帮助在实践环节前有效管理时间。
- 及时请教：如果对任何概念或工具不清楚，不要犹豫向导师或同学寻求澄清。
如何参与社区服务？
林肯鼓励学生参与学生事务办公室或学术部门组织的社区服务项目。
是否关注当代教育问题？
是的，像”国际学生哲学与当代问题课程”这样的课程会探讨当前面临的挑战。
持有MCS认证可以在全球任教吗？
可以，但根据国家/地区的规定可能需要额外的资格认证。
课程何时开始？何时能获得学习材料？
课程在3月、7月和11月开始，学习材料在学期开始时提供。
出勤
为什么这门课程要求定期出勤？
定期出勤确保你紧跟课程内容、参与讨论并更好地理解学科知识。它还能帮助你及时完成作业、小组任务，了解截止日期或课程要求的任何变更。
出勤情况会影响最终成绩吗？
是的，出勤率通常会计入参与分数。缺课过多可能会影响你对关键概念的理解，导致考试和作业表现不佳，最终影响你的总评成绩。