เจาะลึกหลักสูตร Master of Data Science ที่ University of Melbourne (ฉบับสมบูรณ์)
การเลือกเรียนต่อในหลักสูตรที่เป็นที่ต้องการสูงอย่าง Data Science ในมหาวิทยาลัยระดับโลกอย่าง University of Melbourne ถือเป็นการตัดสินใจที่ยอดเยี่ยมและเป็นการลงทุนเพื่ออนาคตที่คุ้มค่าค่ะ ในฐานะมหาวิทยาลัยอันดับ 1 ของออสเตรเลีย (QS World University Rankings 2025) และตั้งอยู่ในเมืองเมลเบิร์นที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในเมืองที่น่าอยู่และปลอดภัยที่สุดสำหรับนักศึกษาต่างชาติ การเรียนที่นี่จึงเป็นมากกว่าแค่การศึกษา แต่คือประสบการณ์ชีวิตค่ะ
Education For Life ในฐานะที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ จะขอมาสรุปและอธิบายข้อมูลสำคัญให้เข้าใจง่าย พร้อมชี้ให้เห็นว่าเราจะช่วยน้องๆ ในแต่ละขั้นตอนได้อย่างไรบ้างนะคะ
1. ภาพรวมหลักสูตรและคุณสมบัติเบื้องต้น (Course Overview & Entry Requirements)
ข้อมูลนี้คือภาพรวมเบื้องต้นที่น้องๆ ต้องทราบเพื่อตรวจสอบคุณสมบัติของตัวเองค่ะ
- ชื่อปริญญา: Master of Data Science
- ระยะเวลาเรียน: 2 ปี (เต็มเวลา)
- รูปแบบการเรียน: เรียนที่มหาวิทยาลัย ณ วิทยาเขต Parkville เมืองเมลเบิร์น
- รอบรับสมัคร: เปิดรับปีละ 1 ครั้ง คือรอบเดือนมีนาคม
- หน่วยกิตที่ต้องเก็บ: 200 points
- คุณสมบัติเบื้องต้น (Indicative Requirements):
- ผลการเรียน (GPA): โดยทั่วไปมหาวิทยาลัยจะพิจารณา GPA ที่ 65% ขึ้นไป (เทียบเท่าประมาณ 2.8 ขึ้นอยู่กับมหาวิทยาลัยที่จบการศึกษา) ก
- ผลภาษาอังกฤษ (English Proficiency): IELTS Overall 6.5 (โดยที่แต่ละพาร์ทไม่ต่ำกว่า 6.0) หรือเทียบเท่า
โครงสร้างหลักสูตร (Structure)
- วิชาเสริมพื้นฐาน (Prerequisite/Foundation Subjects): สูงสุด 50 points ขึ้นอยู่กับพื้นฐานเดิมของนักศึกษา
- วิชาหลักและโครงงานสรุป (Core & Capstone): 100 points
- วิชาเลือก (Electives): 50 points
แผนการเรียนตัวอย่าง 2 ปีเต็มเวลา (Sample 2-Year Full-Time Study Plan)
กรณีเข้าเรียนด้วยพื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์ (CS Background) และไม่มีวิชาเสริมอื่นๆ
| ภาคการเรียน (Semester) | รหัสวิชา (Code) | ชื่อวิชา (Subject Name) | (Points) | หมวด (Category) |
|---|---|---|---|---|
| ปี 1 ภาค 1 (Mar–Jun) | MAST90105 | Methods of Mathematical Statistics | 25 | พื้นฐานสถิติ |
| COMP90024 | Cluster and Cloud Computing | 12.5 | หลัก (CS) | |
| COMP90050 | Advanced Database Systems | 12.5 | หลัก (CS) | |
| ปี 1 ภาค 2 (Jul–Nov) | MAST90104 | A First Course in Statistical Learning | 25 | พื้นฐานสถิติ |
| COMP90051 | Statistical Machine Learning | 12.5 | หลัก (CS) | |
| MAST90139 | Statistical Modelling for Data Science | 12.5 | หลัก (Statistics) | |
| ปี 2 ภาค 1 (Feb–Jun) | MAST90138 | Multivariate Statistics for Data Science | 12.5 | หลัก (Statistics) |
| MAST90083 | Computational Statistics & Data Science | 12.5 | หลัก (Statistics) | |
| MAST90106 | Data Science Project Pt 1 | 12.5 | โครงงานสรุป (Capstone) | |
| COMP90007 | Internet Technologies | 12.5 | วิชาเลือก (CS Discipline) | |
| ปี 2 ภาค 2 (Jul–Nov) | MAST90107 | Data Science Project Pt 2 | 12.5 | โครงงานสรุป (Capstone) |
| GEOM90007 | Information Visualisation | 12.5 | วิชาเลือก (Spatial/CS) | |
| MAST90125 | Bayesian Statistical Learning | 12.5 | วิชาเลือก (Statistics) | |
| SCIE90034 | Communicating Science at Work | 12.5 | วิชาเลือก (Professional Skills) |
รวมภาคละ 50 points รวมทั้งสิ้น 200 points
รายละเอียดสำคัญ & เคล็ดลับ (Key Details & Tips)
- วิชาเสริมพื้นฐาน (Foundation Subjects):
- พื้นฐาน CS: เรียน 2 วิชาพื้นฐานสถิติ (MAST90105 & MAST90104)
- พื้นฐาน Statistics: เรียน 4 วิชาพื้นฐาน CS (COMP90041, COMP90038, COMP20008, INFO90002)
- มีทั้งสองพื้นฐาน: เลือกแผน 150 points (ไม่ต้องเรียนเสริม)
- วิชาหลัก & โครงงานสรุป (Core & Capstone):
- วิชาหลักสถิติ (37.5 points): MAST90139, MAST90138, MAST90083
- วิชาหลัก CS (37.5 points): COMP90024, COMP90050, COMP90051
- โครงงานสรุป (25 points): MAST90106 & MAST90107 (หรือโครงงานวิจัย MAST90108/90109 สำหรับนักศึกษายอดเยี่ยม)
- วิชาเลือก (Electives):
- เลือกได้ทั้งวิชาเฉพาะทาง (CS/Statistics Discipline) หรือวิชาทักษะอาชีพ (Professional Skills) รวม 50 points
- เคล็ดลับการวางแผน (Planning Tips):
- กระจายภาระให้สมดุล: ภาคละ 50 points (4 วิชา)
- เรียนวิชาหลักใน 3 ภาคแรก โครงงานสรุปในปีที่ 2
- ใช้ปี 2 ภาค 2 เรียนวิชาเลือกเพื่อเพิ่มทักษะเฉพาะทาง (เช่น Visualization, Bayesian Methods)
โอกาสทำงานหลังเรียนจบ (Post-Study Work Rights):
ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตรนี้มีสิทธิ์ยื่นขอวีซ่า Post-Study Work (subclass 485) เพื่อทำงานในออสเตรเลียได้สูงสุดถึง 3 ปี ซึ่งเป็นโอกาสที่ดีเยี่ยมในการหาประสบการณ์ทำงานระดับนานาชาติ
Education For Life ช่วยได้อย่างไร?
“เราไม่ใช่แค่เอเจนซี่ที่ช่วยสมัครเรียน แต่เราคือ ที่ปรึกษาเชิงกลยุทธ์เพื่ออนาคตของน้องๆ ค่ะ เราจะให้คำแนะนำว่า:
- วิชาเลือกตัวไหนกำลังเป็นที่ต้องการของตลาดแรงงานในออสเตรเลียและทั่วโลก?
- เราจะช่วยตรวจสอบคุณสมบัติและ ช่วยยื่นสมัครทุนการศึกษา ที่เหมาะสมเพื่อช่วยแบ่งเบาภาระค่าใช้จ่าย
- เราจะให้ข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับ กฎวีซ่าทำงานหลังเรียนจบ เพื่อให้น้องๆ วางแผนอนาคตได้อย่างมั่นใจ
เป้าหมายของเราคือการทำให้น้องๆ ทุกคนสำเร็จการศึกษาจาก University of Melbourne ด้วยโปรไฟล์ที่แข็งแกร่งและพร้อมสำหรับความสำเร็จในสายอาชีพ Data Science ค่ะ”
สนใจวางแผนเรียนต่อหลักสูตรนี้และสร้างอนาคตที่ออสเตรเลีย?
ติดต่อพี่ๆ ทีมงาน Education For Life วันนี้ เพื่อนัดหมายเวลาพูดคุยและประเมินผลการเรียนเบื้องต้นได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายค่ะ เราพร้อมให้คำปรึกษาและดูแลน้องๆ ตลอดเส้นทางสู่ความสำเร็จค่ะ
CONTACT US
Education For Life
อาคารพญาไทพลาซ่า (BTS พญาไท ทางออก 1) ชั้น 31 (High Zone)
ถนนพญาไท เขตราชเทวี ทุ่งพญาไท กรุงเทพฯ 10400
Mobile: 091-742-5900
Tel: 02-129-3527
Line ID: @EFLBKK
E-mail: info@eduforlife.net
Facebook: Education for Life Thailand
Instagram: Eduforlife.bkk
Tik Tok: EFL Study Australia
YouTube: Education For Life