澳洲阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)方向有哪些入學(xué)要求高不高

很多同學(xué)都很關(guān)注澳洲阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)方向有哪些?入學(xué)要求高不高?這個(gè)問(wèn)題，那么接下來(lái)就跟著中國(guó)教育在線小編一起來(lái)看看吧，相信你通過(guò)以下的文章內(nèi)容就會(huì)有更深入的了解。

阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)：

阿德萊德大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)碩士為學(xué)生提供了進(jìn)入大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)世界的必要技能，幫助學(xué)生理解數(shù)據(jù)如何改變我們的世界以及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來(lái)驅(qū)動(dòng)變革。在這個(gè)課程中，學(xué)生將在第一個(gè)學(xué)期修專業(yè)基礎(chǔ)課程，該課程將講解編程、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)。之后會(huì)根據(jù)學(xué)生的興趣，來(lái)制定個(gè)性化學(xué)習(xí)方案。*尚同學(xué)阿德萊德大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)成功案例

入學(xué)要求

1.學(xué)術(shù)要求：

本科任何專業(yè)，擁有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，GPA4.5

2.語(yǔ)言要求：

雅思：總分6.5，單項(xiàng)6

托福：總分79，寫作21，口語(yǔ)18，閱讀13，聽(tīng)力13

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)應(yīng)用

數(shù)據(jù)預(yù)處理 ：為了提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、降低數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜度、減少數(shù)據(jù)計(jì)算量以及提升數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)科學(xué)中需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理進(jìn)行數(shù)據(jù)審計(jì)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)規(guī)約和數(shù)據(jù)標(biāo)注等。

數(shù)據(jù)計(jì)算 ：在數(shù)據(jù)科學(xué)中，計(jì)算模式發(fā)生了根本性的變化從集中式計(jì)算、分布式計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算等傳統(tǒng)計(jì)算過(guò)渡至云計(jì)算。有一定的代表性的是 Google 云計(jì)算 3 大技術(shù)、 Hadoop MapReduce 和 YARN 技術(shù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)計(jì)算模式的變化意味著數(shù)據(jù)科學(xué)中所關(guān)注的數(shù)據(jù)計(jì)算的主要目標(biāo)、瓶頸和矛盾發(fā)生了根本性變化。

數(shù)據(jù)管理 ：在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理(或數(shù)據(jù)計(jì)算)之后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以便進(jìn)行(再次進(jìn)行)數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)的再利用和長(zhǎng)久保管。在數(shù)據(jù)科學(xué)中，數(shù)據(jù)管理方法與技術(shù)發(fā)生了根本性的改變不僅包括傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，而且還出現(xiàn)了一些新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)，例如 NoSQL 、 NewSQL 技術(shù)和關(guān)系云等。

技術(shù)與工具： 數(shù)據(jù)科學(xué)中采用的技術(shù)與工具具有一定的專業(yè)性， R 語(yǔ)言是數(shù)據(jù)科學(xué)家最為普遍應(yīng)用的工具之一。

數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)就業(yè)方向：

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(guò)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(kāi)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(lái)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(wèn)題上很有經(jīng)驗(yàn)。

Data Architect 數(shù)據(jù)架構(gòu)師

都說(shuō)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(lái)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(wèn)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(lái)講，要求會(huì) SQL ， XML ， HIVE ， PIG ， SPARK 等，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)體系結(jié)構(gòu)有深入了解，擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案等。

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(yǔ)言、操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)回答分析型問(wèn)題，用腳本來(lái)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(yǔ)言要求較高， SQL ， HIVE ， PIG ， R ， MATLAB ， SAS ， SPSS ， Python ， Java ， Ruby ， C++ ， Perl 等等都要會(huì)。

Database Administrator 數(shù)據(jù)庫(kù)管理員

數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)不是很大，類似于一個(gè) IT 職位，職責(zé)為管理數(shù)據(jù)以及支持?jǐn)?shù)據(jù)管理的設(shè)施，確保數(shù)據(jù)庫(kù)是提供給所有相關(guān)用戶，正在正確、安全的執(zhí)行，因此可能會(huì)用到 SQL ， hadoop 及相關(guān)查詢語(yǔ)言，如 Hive 和 Pig 。日常專注于優(yōu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀寫和管理。

Business Analyst 商業(yè)分析師

商業(yè)分析師和純數(shù)據(jù)科學(xué)家都是使用數(shù)據(jù)的專家，但他們的工作內(nèi)容是有比較大差別的。通常，商業(yè)分析師要對(duì)某專業(yè)領(lǐng)域具有深入的了解和深刻的認(rèn)識(shí)，商業(yè)敏感度高，擅長(zhǎng)于從某一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中挖掘信息，以此評(píng)估過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)可能的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。確定最有效的分析模型和途徑，為商業(yè)用戶提供和解釋解決方案。

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