南澳大学数据科学专业怎么样？一年学费多少钱？申请条件高吗？

　　近期，2023年QS世界大学排名重磅出炉，榜单一出，立刻吸引了很多学生的目光。南澳大学作为澳洲著名大学，在本次排名中位列274名，相比去年排名下降十位。南澳大学作为澳洲名校，深受学生的青睐，南澳大学开设的众多热门优势专业，今天为同学们推荐的是数据科学专业。那么接下来就一起来看看南澳大学数据科学专业的详细介绍，希望对大家有所帮助。

　　南澳大学数据科学专业介绍

　　技术和系统上的新进展所产生的数据几乎是难以理解的。由手机、交互,社会媒体网站、在线搜索、传感器技术和机器的交易所产生的数据日益增加，从而引发了“大数据”革命。为了利用我们相互联系的世界上生成的数据,出现了令人兴奋的新数据科学家的职业。目前严重短缺数据科学，根据麦肯锡全球研究所最近的一份报告,预计到2023年有50%供需之间的差距。拥有强大的数据管理和分析技能专业人才的需求预计会飙升。

　　南澳大学数据科学专业课程

　　必修课:

Semester 1     Big Data Basics    Statistical Programming for Data Science    Two of the following four courses:     Statistics for Data Science    Probabilities and Data    Relational Databases and Warehouses   Business Intelligence and Analytics	学期1 大数据基础 统计编程数据的科学 两个以下四个课程: 科学统计数据 概率和数据 关系数据库和仓库 商业智能和分析
Semester 2     Predictive Analytics   Unsupervised Methods in Analytics    Data Science Professional Development 1	学期2 预测分析 无监督方法分析 数据科学专业发展1
Semester 3     Social Media Data Analytics    Customer Analytics in Large Organisations    Data Science Professional Development	学期3 社交媒体数据分析 客户分析在大型组织 数据科学的职业发展
Semester 4     Advanced Analytic Techniques 1   Advanced Analytic Techniques 2  Capstone Professional Project	学期4 先进的分析技术1 先进的分析技术2 专业项目

　　南澳大学数据科学专业入学要求

　　1.学术要求：本科信息技术或数学相关专业，均分70%
　　2.语言要求： 雅思：总分6.5，写作阅读6
　　托福：总分79，写作阅读18

　　南澳大学数据科学就业方向

　　1. Data Analyst 数据分析师数据分析师侧重于利用统计学、数学等知识进行数据挖掘，日常的主要工作内容为收集数据、清洗数据、然后做一些分析或可视化处理，对编程语言有一定的要求，如 R ， Python ， Javascript ， C/C++ ， SQL 等。初级的 Analyst 的工作就是配合 Scientist 和 Engineer ，当业务需求使用某些方法的时候，他们就是一线操作者，当 scientist 要数据，他们要收集清理数据，当客户或者子公司要数据，他们也要收集清理数据。得出最终的分析报告给产品组工程组或管理层。 所以从这个角度讲， analyst 只是非常纯粹的在和数据打交道罢了
　　2. Data Scientist 数据科学家 数据科学家是数据领域非常具有复合型的高级岗位，往往需要具备能够独立完成一整套数据分析过程的能力：从数据提取，整合、并进行分层，进行统计或其他复杂的分析，创造引人注目的可视化诠释和效果，开发具有更宽广应用前景的数据工具。实际工作中主要的精力大概在分布式算法的实现和优化上，特别是后者，是极具挑战性的，需要资深的数据科学家来完成，因此需要非常强大的数学、统计、计算机背景，在优化问题上很有经验。
　　3. Data Architect 数据架构师 都说不想当数据架构师的程序猿不是一个好前端。因为一个优秀的数据架构师应该对所在领域的主流技术体系有一个全面清晰的认识，对某一种技术的原理、运作机理有深入的理解，是该领域的专家，同时具有将客观事物抽象出来的能力，关注当前技术前沿和热点，使用最高效的方式解决问题。他们的日常主要任务为创建数据管理系统，对数据源进行整合、集中、和维护。具体来讲，要求会 SQL ， XML ， HIVE ， PIG ， SPARK 等，对数据库体系结构有深入了解，擅长数据仓库解决方案等。
　　4. Data Engineer 数据工程师 作为一个新兴的职业类型， 数据工程师更倾向于掌握 “ 战术层面 ” 的具体数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理，如具体的编程语言、操作系统与数据库等;而数据科学家更倾向于 “ 战略层面 ” 的数据技能，如数据分析、数据挖掘、统计分析、机器学习等。他们的日常主要工作内容是用 SQL 来回答分析型问题，用脚本来做数据集成，清洗 ETL (提取 - 转换 - 装载)任务和使用 Hadoop 生态工具等，对编程语言要求较高， SQL ， HIVE ， PIG ， R ， MATLAB ， SAS ， SPSS ， Python ， Java ， Ruby ， C++ ， Perl 等等都要会。
　　5. Database Administrator 数据库管理员 数据库管理员和数据分析的关联不是很大，类似于一个 IT 职位，职责为管理数据以及支持数据管理的设施，确保数据库是提供给所有相关用户，正在正确、安全的执行，因此可能会用到 SQL ， hadoop 及相关查询语言，如 Hive 和 Pig 。日常专注于优化数据仓库，负责数据的读写和管理。
　　6. Business Analyst 商业分析师商业分析师和纯数据科学家都是使用数据的专家，但他们的工作内容是有比较大差别的。通常，商业分析师要对某专业领域具有深入的了解和深刻的认识，商业敏感度高，擅长于从某一领域的数据中挖掘信息，以此评估过去、现在和未来可能的经营业绩。确定最有效的分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。
　　以上就是对南澳大学数据科学专业的详细介绍，希望对大家有所帮助。澳大利亚一直都是中国留学生留学选择最热门的国家之一，对于签证、院校、专业、就业前景、费用等问题也是留学生非常关心的问题，在相关资讯中会为留学生逐一介绍，希望同学们持续关注，有相关问题也可以咨询IDP留学专家，在这里衷心的祝愿留学生顺利出国深造，学有所成。