澳洲數(shù)據(jù)科學研究生專業(yè)大學錄取要求是什么_就業(yè)方向很寬廣
2024-07-21 14:22:19 來源：中國教育在線
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澳洲數(shù)據(jù)科學研究生專業(yè)大學錄取要求
1、悉尼大學
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學碩士
學術要求：
本科相關定量學科，如數(shù)據(jù)科學、計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計、工程、物理、經(jīng)濟學、金融等，985/211-75%，雙非-80%，或?qū)W歷包含相關研究或碩士相關定量學科，985/211-75%，雙非-80%
語言要求：
雅思：總分6.5 單項不低于6
托福：總分85，寫作19，其余17
2、墨爾本大學
Master of Data Science 數(shù)據(jù)科學碩士
學術要求：
均分要求：C9-72%，985-76%，211-80%，雙非-84%;
背景專業(yè)要求：本科計算機科學、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學相關專業(yè)，學過1門計算機科學(編程)、2門數(shù)學和統(tǒng)計(包括微積分)
語言要求：
雅思：總分6.5，單項6
托福：總分79，寫作21，口語18，聽力閱讀13
3、澳洲國立大學
Master of Applied Data Analytics 應用數(shù)據(jù)分析碩士
學術要求：
等同于澳洲榮譽學位的本科學歷或等同于澳洲普通本科學位的學歷，外加3年相關工作經(jīng)驗
雅思要求：
總分6.5 單項不低于6.0
Master of computing (data science) 計算機碩士(數(shù)據(jù)科學)
學術要求：
2年制不限本科學術背景
雅思要求：
總分6.5 單項不低于6.0
4、昆士蘭大學
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學碩士
學制：1.5/2年
學術要求：
要求本科數(shù)學、統(tǒng)計、計算機等相關背景 并且 需要學過足夠多的數(shù)學課程;
語言要求：
雅思總分6.5，單項6.0;
5、莫納什大學
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學碩士
學制：1.5/2年
學術要求：
2年制不限制本科背景;
1.5年制要求本科相關背景 并且 要學過 計算機編程、數(shù)學、數(shù)據(jù)庫三方面的課程;
語言要求：
雅思總分6.5，單項6.0;
澳洲數(shù)據(jù)科學研究生專業(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)計學、數(shù)學等知識進行數(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，對編程語言有一定的要求，如R，Python，Javascript，C/C++，SQL等。
初級的Analyst的工作就是配合Scientist和Engineer，當業(yè)務需求使用某些方法的時候，他們就是一線操作者，當scientist要數(shù)據(jù)，他們要收集清理數(shù)據(jù)，當客戶或者子公司要數(shù)據(jù)，他們也要收集清理數(shù)據(jù)。得出最終的分析報告給產(chǎn)品組工程組或管理層。所以從這個角度講，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)科學家
數(shù)據(jù)科學家是數(shù)據(jù)領域非常具有復合型的高級崗位，往往需要具備能夠獨立完成一整套數(shù)據(jù)分析過程的能力：從數(shù)據(jù)提取，整合、并進行分層，進行統(tǒng)計或其他復雜的分析，創(chuàng)造引人注目的可視化詮釋和效果，開發(fā)具有更寬廣應用前景的數(shù)據(jù)工具。
實際工作中主要的精力大概在分布式算法的實現(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)科學家來完成，因此需要非常強大的數(shù)學、統(tǒng)計、計算機背景，在優(yōu)化問題上很有經(jīng)驗。
3. Data Architect 數(shù)據(jù)架構(gòu)師
都說不想當數(shù)據(jù)架構(gòu)師的程序猿不是一個好前端。因為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)架構(gòu)師應該對所在領域的主流技術體系有一個全面清晰的認識，對某一種技術的原理、運作機理有深入的理解，是該領域的專家，同時具有將客觀事物抽象出來的能力，關注當前技術前沿和熱點，使用最高效的方式解決問題。
他們的日常主要任務為創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)源進行整合、集中、和維護。具體來講，要求會SQL，XML，HIVE，PIG，SPARK等，對數(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)有深入了解，擅長數(shù)據(jù)倉庫解決方案等。
4. Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師
作為一個新興的職業(yè)類型， 數(shù)據(jù)工程師更傾向于掌握 “戰(zhàn)術層面”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)境中對數(shù)據(jù)進行處理，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)計分析、機器學習等。
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)任務和使用Hadoop生態(tài)工具等，對編程語言要求較高，SQL，HIVE，PIG，R，MATLAB，SAS，SPSS，Python，Java，Ruby，C++，Perl等等都要會。
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