澳大利亞墨爾本大學(xué)與昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)哪個(gè)好入學(xué)要求全面解析
2024-08-15 18:31:31 來(lái)源：中國(guó)教育在線
澳大利亞墨爾本大學(xué)與昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)哪個(gè)好?入學(xué)要求全面解析，很多同學(xué)對(duì)于這個(gè)問(wèn)題有疑問(wèn)和不解，那么下面就跟著中國(guó)教育在線的小編詳細(xì)了解一下吧。
【墨爾本大學(xué)】
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)
墨爾本大學(xué)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有較高的世界排名。墨爾本大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專(zhuān)業(yè)旨在培養(yǎng)學(xué)生的技術(shù)能力和分析技能，這對(duì)管理數(shù)量龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合并從中獲得見(jiàn)解至關(guān)重要。
通過(guò)該課程，你將能夠熟練使用統(tǒng)計(jì)工具、技術(shù)和方法，并運(yùn)用深入分析和評(píng)估法來(lái)解決數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的現(xiàn)實(shí)性問(wèn)題。
入學(xué)要求
本科學(xué)士學(xué)位，本科專(zhuān)業(yè)為下列科目則適宜進(jìn)修此課程：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)或任何等同科目。
申請(qǐng)人還必須完成12.5學(xué)分的大學(xué)水平計(jì)算機(jī)科學(xué)課程，或相關(guān)學(xué)科課程，其內(nèi)容重點(diǎn)應(yīng)為計(jì)算機(jī)編程。申請(qǐng)人還必須完成25學(xué)分(兩門(mén)課程或等同課程)的一年級(jí)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)課程，包括MAST10006微積分2(或等同課程)。
國(guó)內(nèi)大學(xué)成績(jī)要求：申請(qǐng)人的加權(quán)平均分至少為65%(按墨爾本大學(xué)標(biāo)準(zhǔn))。C9大學(xué)72%，985大學(xué) 76%，211大學(xué)80%，非211大學(xué)84%。
英語(yǔ)要求：雅思6.5(單項(xiàng)不低于6)。
【昆士蘭大學(xué)】
Master of Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)
昆士蘭大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士課程是世界上少數(shù)的幾個(gè)能讓跨學(xué)科學(xué)者和行業(yè)直接接觸，且將大量刺激、不斷擴(kuò)大的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的課程。
學(xué)生將會(huì)進(jìn)行前沿課題研究，橫跨計(jì)算機(jī)到統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)學(xué)到商業(yè)，金融到醫(yī)療，甚至更多領(lǐng)域，使用相關(guān)的大數(shù)據(jù)工具和技術(shù)來(lái)探尋數(shù)據(jù)使用倫理的重要知識(shí)、法律考慮、通訊等更多方面。
入學(xué)要求
學(xué)術(shù)要求：申請(qǐng)者需具備本科3年學(xué)歷，GPA5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相關(guān)領(lǐng)域?qū)I(yè)背景，包括但不限于計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、工程、物理、精算等;鼓勵(lì)申請(qǐng)者提供CV，描述和數(shù)據(jù)相關(guān)的實(shí)踐。
語(yǔ)言要求：雅思總分6.5，聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)各項(xiàng)不低于6.0。
澳洲數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)就業(yè)方向
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(yǔ)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
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(zhuān)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(lèi)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(zhuān)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)。
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