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
2024-08-01 18:46:29 來源：中國教育在線
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?這個問題，那么接下來就跟著中國教育在線小編一起來看看吧，相信你通過以下的文章內(nèi)容就會有更深入的了解。
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)來驅(qū)動變革。在這個課程中，學(xué)生將在第一個學(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。之后會根據(jù)學(xué)生的興趣，來制定個性化學(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.語言要求：
雅思：總分6.5，單項6
托福：總分79，寫作21，口語18，閱讀13，聽力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)計算的復(fù)雜度、減少數(shù)據(jù)計算量以及提升數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)科學(xué)中需要對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理進行數(shù)據(jù)審計、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)計算 ：在數(shù)據(jù)科學(xué)中，計算模式發(fā)生了根本性的變化從集中式計算、分布式計算、網(wǎng)格計算等傳統(tǒng)計算過渡至云計算。有一定的代表性的是 Google 云計算 3 大技術(shù)、 Hadoop MapReduce 和 YARN 技術(shù)的出現(xiàn)。數(shù)據(jù)計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)計算)之后，我們需要對數(shù)據(jù)進行管理，以便進行(再次進行)數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)的再利用和長久保管。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，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(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(xué)家來完成，因此需要非常強大的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機背景，在優(yōu)化問題上很有經(jīng)驗。
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好前端。因為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)架構(gòu)師應(yīng)該對所在領(lǐng)域的主流技術(shù)體系有一個全面清晰的認(rèn)識，對某一種技術(shù)的原理、運作機理有深入的理解，是該領(lǐng)域的專家，同時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，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。
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(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(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)計分析、機器學(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。
Database Administrator 數(shù)據(jù)庫管理員
數(shù)據(jù)庫管理員和數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)不是很大，類似于一個 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，因此可能會用到 SQL ， hadoop 及相關(guān)查詢語言，如 Hive 和 Pig 。日常專注于優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫，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)分析師要對某專業(yè)領(lǐng)域具有深入的了解和深刻的認(rèn)識，商業(yè)敏感度高，擅長于從某一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中挖掘信息，以此評估過去、現(xiàn)在和未來可能的經(jīng)營業(yè)績。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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