澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)大學(xué)錄取要求是什么_就業(yè)方向很寬廣
2024-07-21 14:22:19 來源：中國(guó)教育在線
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澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)大學(xué)錄取要求
1、悉尼大學(xué)
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
學(xué)術(shù)要求：
本科相關(guān)定量學(xué)科，如數(shù)據(jù)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、工程、物理、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融等，985/211-75%，雙非-80%，或?qū)W歷包含相關(guān)研究或碩士相關(guān)定量學(xué)科，985/211-75%，雙非-80%
語言要求：
雅思：總分6.5 單項(xiàng)不低于6
托福：總分85，寫作19，其余17
2、墨爾本大學(xué)
Master of Data Science 數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
學(xué)術(shù)要求：
均分要求：C9-72%，985-76%，211-80%，雙非-84%;
背景專業(yè)要求：本科計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)，學(xué)過1門計(jì)算機(jī)科學(xué)(編程)、2門數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)(包括微積分)
語言要求：
雅思：總分6.5，單項(xiàng)6
托福：總分79，寫作21，口語18，聽力閱讀13
3、澳洲國(guó)立大學(xué)
Master of Applied Data Analytics 應(yīng)用數(shù)據(jù)分析碩士
學(xué)術(shù)要求：
等同于澳洲榮譽(yù)學(xué)位的本科學(xué)歷或等同于澳洲普通本科學(xué)位的學(xué)歷，外加3年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)
雅思要求：
總分6.5 單項(xiàng)不低于6.0
Master of computing (data science) 計(jì)算機(jī)碩士(數(shù)據(jù)科學(xué))
學(xué)術(shù)要求：
2年制不限本科學(xué)術(shù)背景
雅思要求：
總分6.5 單項(xiàng)不低于6.0
4、昆士蘭大學(xué)
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
學(xué)制：1.5/2年
學(xué)術(shù)要求：
要求本科數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)背景 并且 需要學(xué)過足夠多的數(shù)學(xué)課程;
語言要求：
雅思總分6.5，單項(xiàng)6.0;
5、莫納什大學(xué)
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)碩士
學(xué)制：1.5/2年
學(xué)術(shù)要求：
2年制不限制本科背景;
1.5年制要求本科相關(guān)背景 并且 要學(xué)過 計(jì)算機(jī)編程、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫三方面的課程;
語言要求：
雅思總分6.5，單項(xiàng)6.0;
澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)研究生專業(yè)就業(yè)方向
1. Data Analyst 數(shù)據(jù)分析師
數(shù)據(jù)分析師側(cè)重于利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，日常的主要工作內(nèi)容為收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、然后做一些分析或可視化處理，對(duì)編程語言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。
初級(jí)的Analyst的工作就是配合Scientist和Engineer，當(dāng)業(yè)務(wù)需求使用某些方法的時(shí)候，他們就是一線操作者，當(dāng)scientist要數(shù)據(jù)，他們要收集清理數(shù)據(jù)，當(dāng)客戶或者子公司要數(shù)據(jù)，他們也要收集清理數(shù)據(jù)。得出最終的分析報(bào)告給產(chǎn)品組工程組或管理層。所以從這個(gè)角度講，analyst只是非常純粹的在和數(shù)據(jù)打交道罷了。
2. Data Scientist 數(shù)據(jù)科學(xué)家
數(shù)據(jù)科學(xué)家是數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常具有復(fù)合型的高級(jí)崗位，往往需要具備能夠獨(dú)立完成一整套數(shù)據(jù)分析過程的能力：從數(shù)據(jù)提取，整合、并進(jìn)行分層，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)或其他復(fù)雜的分析，創(chuàng)造引人注目的可視化詮釋和效果，開發(fā)具有更寬廣應(yīng)用前景的數(shù)據(jù)工具。
實(shí)際工作中主要的精力大概在分布式算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化上，特別是后者，是極具挑戰(zhàn)性的，需要資深的數(shù)據(jù)科學(xué)家來完成，因此需要非常強(qiáng)大的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)背景，在優(yōu)化問題上很有經(jīng)驗(yàn)。
3. Data Architect 數(shù)據(jù)架構(gòu)師
都說不想當(dāng)數(shù)據(jù)架構(gòu)師的程序猿不是一個(gè)好前端。因?yàn)橐粋€(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)架構(gòu)師應(yīng)該對(duì)所在領(lǐng)域的主流技術(shù)體系有一個(gè)全面清晰的認(rèn)識(shí)，對(duì)某一種技術(shù)的原理、運(yùn)作機(jī)理有深入的理解，是該領(lǐng)域的專家，同時(shí)具有將客觀事物抽象出來的能力，關(guān)注當(dāng)前技術(shù)前沿和熱點(diǎn)，使用最高效的方式解決問題。
他們的日常主要任務(wù)為創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合、集中、和維護(hù)。具體來講，要求會(huì)SQL，XML，HIVE，PIG，SPARK等，對(duì)數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)有深入了解，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)倉庫解決方案等。
4. Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師
作為一個(gè)新興的職業(yè)類型， 數(shù)據(jù)工程師更傾向于掌握 “戰(zhàn)術(shù)層面”的具體數(shù)據(jù)技能，專注于使數(shù)據(jù)可用并能夠在生產(chǎn)環(huán)境中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如具體的編程語言、操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫等;而數(shù)據(jù)科學(xué)家更傾向于“戰(zhàn)略層面”的數(shù)據(jù)技能，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等。
他們的日常主要工作內(nèi)容是用SQL來回答分析型問題，用腳本來做數(shù)據(jù)集成，清洗ETL(提取-轉(zhuǎn)換-裝載)任務(wù)和使用Hadoop生態(tài)工具等，對(duì)編程語言要求較高，SQL，HIVE，PIG，R，MATLAB，SAS，SPSS，Python，Java，Ruby，C++，Perl等等都要會(huì)。
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