新加坡科技设计大学（SUTD）的科技与设计（数据科学）理学硕士项目是一个专注于数据科学领域的高级研究生课程，旨在培养具备强大数据处理、分析和应用能力的专业人才。虽然直接关于“数据科学”硕士的详细信息在提供的参考内容中没有明确提及，但我们可以基于SUTD在科技与设计教育上的综合性和创新性，推测该课程可能包含以下特点：

 课程特色
- 跨学科融合：结合计算机科学、统计学、机器学习和设计思维，提供全面的数据科学理论与实践教育。
- 技术前沿：课程内容紧跟数据科学领域的最新技术，如大数据处理、人工智能算法、数据可视化等。
- 实践应用：通过项目驱动的学习，学生将解决实际数据问题，与行业合作，增强解决复杂数据挑战的能力。

 入学要求
- 学术背景：通常要求申请者具有工程、计算机科学、数学、统计学或相关领域的学士学位。
- 技术能力：熟悉至少一种编程语言（如Python、R），以及基本的数学和统计知识。
- 英语水平：需要达到一定的英语语言能力标准，如托福或雅思成绩。

 课程内容
- 核心课程：涵盖数据科学基础、机器学习原理、数据挖掘、数据可视化等。
- 选修课程：允许学生根据兴趣选择特定方向，如大数据技术、云计算、网络安全中的数据分析等。
- 项目与实习：可能包括与企业合作的项目，让学生在真实环境中应用所学知识。

 学制与费用
- 学制：一般为一年，分为三个学期。
- 学费：虽然具体费用未直接提及，但SUTD的硕士课程学费通常在25万人民币左右，具体数值需以官方最新发布为准。

 就业前景
- 行业广泛：毕业生适合于科技公司、金融机构、咨询公司、政府机构等，从事数据分析师、数据科学家、机器学习工程师等职位。
- 创新能力：培养在数据驱动决策、产品开发和策略规划方面的创新能力。

 总结
虽然没有直接的参考内容描述SUTD的“数据科学”硕士项目，但基于SUTD在科技与设计教育的创新性和其与麻省理工学院等顶尖学府的合作背景，可以预期该课程将是一个高度综合、实践导向的课程，旨在为学生提供在数据科学领域成功所需的知识和技能。对于寻求在这一快速增长领域深造的学生来说，SUTD的科技与设计硕士项目是一个值得考虑的选择。