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数码科技与分析理学硕士 | Master of Science Digital Technology and Analytics

入学时间
一月、五月和九月
课程时长
1年
就读校区
吉隆坡校区
授课模式
授课型
批准代码
N/0613/7/0005; 12/2027
认证代码
MQA/PA 15237


概述

“数码科技与分析理学硕士”课程,让学生能够自信驾驭快速发展的技术和数据领域。此课程整合了数码科技和分析见解,提供全方位保持领先于新兴趋势的方法。云计算、物联网、数据分析和机器学习的先进知识传授,使毕业生能理解、实施和管理技术解决方案。

课程强调通过动手项目的实际应用,确保全面的技能发展。同时此课程与业界紧密合作,也提高了毕业生在技术驱动行业的就业能力。因此毕业生将具备利用尖端工具和策略的能力, 让他们在需要处理大量数据和技术驱动的专业领域中脱颖而出。

关于本课程

“数码科技与分析理学硕士”课程,是一门旨在为研究生提供将数码科技知识与分析学洞察力和策略相结合的教育机会,以帮助毕业生在这全球发展趋势最快的领域之一占据先机。通过此课程,研究生将掌握最前沿的知识和科技发展,并重点关注数码科技的最新进展,如云计算、物联网、分析工具、数据分析和机器学习。

入学要求

Academic Requirements

  • A Bachelor’s degree (Level 6, MQF) in Computing or related fields with a minimum CGPA of 2.50, as accepted by the HEP Senate; OR
  • A Bachelor’s degree (Level 6, MQF) in Computing or related fields with a minimum CGPA of 2.00 and not meeting a CGPA of 2.50 can be accepted subject to a thorough rigorous assessment as determined by the HEP; OR
  • A Bachelor’s degree (Level 6, MQF) in Non-Computing field with a minimum CGPA of 2.00 can be accepted subject to a thorough rigorous assessment as determined by the HEP to identify the appropriate prerequisite courses that equivalent to their working experience in the Computing or related fields; OR
  • A Bachelor’s degree (Level 6, MQF) in Non-Computing field with a minimum CGPA of 2.00 can be accepted subject to appropriate prerequisite courses; OR
  • Other qualifications equivalent to a Bachelor’s degree (Level 6, MQF) in Computing or related fields recognised by the Government of Malaysia must fulfil the requirement on item i or ii.

English Language Requirements

Local and International Students
IELTS Academic
Band 5.5
MUET
Band 4
CEFR
Low B2

If a student does not meet this requirement, the HEP must offer English proficiency courses to ensure that the student’s proficiency is sufficient to meet the needs of the programme.

课程大纲

  • Internet of Everything(IoE) MDT1001
  • Machine learning MDT1002
  • Python programming for Data analysis  MDT1003
  • Research Techniques In Computer Science/ Research methods MIC1003/MDT1004
  • AI & Deep Learning MDT1005
  • Data science  MDT1006
  • Project (Dissertation) MDT 1011

 

Electives must choose any 2

  • Big Data analytics MDT1007
  • Digital innovation (AR/VR)  MDT1008
  • Web technology and Cloud computing  MDT1009
  • Data visualization MDT1010

就业机会

  • 网络分析
  • 数码分析研究分析师
  • 数码化业务分析
  • 数码设计与数据可视化
  • 项目管理
  • 数据科学与数据分析

费用

本国学生

总费用约:

(without bridging course)
RM 45,480

(with bridging course)
RM 47,510

国际学生

总费用约:

(without bridging course)
RM 78,033

(with bridging course)
RM 80,386

注:

  • 此为预估费用,因各国签证处理费和行政费而异。请向各国升学顾问咨询有关费用明细。
  • 根据马来西亚政府税务条例,自2025年7月1日起,非马来西亚公民须缴纳6%的服务税。

上传时所有信息正确无误。UCSI大学保留修改权利,恕不另行通知。

手册

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