澳洲数据科学研究生排名怎样？ 排在第一的果然是它！

　　不管在中国还是在澳洲，数据科学都属于新兴的学科，现在我们已经处于大数据时代，在大数据时代，很多行业都需要利用到数据科学方面的知识，澳洲目前急需数据科学领域方面的人才，确切来说数据科学专业是一个移民专业，学生如果能够就读该专业，毕业后获得永居权的几率高。澳洲数据科学研究生排名怎样?今天小编就向大家做简单的回答，以供各位学子思考。

　　澳洲数据科学研究生排名怎样

　　墨尔本大学

　　学制：2年

　　学费：44256澳币

　　综合排名：澳洲第3，世界第41

　　申请要求：

　　本科计算机科学、数据科学、统计学相关专业，学过1门计算机科学(编程)+微积分2和线性代数

　　C9学校72分，985学校76分，211学校80分，双非学校84分

　　雅思6.5分，单项不低于6分

　　悉尼大学

　　学制：1年

　　学费：46000澳币

　　综合排名：澳洲第2，世界第40

　　申请要求：

　　本科相关专业

　　985/211学校75分，双非学校80分

　　雅思6.5分，单项不低于6分

　　莫纳什大学

　　学制：1年，1.5年，2年都有

　　学费：42800澳币

　　综合排名：澳洲第6，世界第55

　　申请要求：

　　2年学制可跨专业申请，1,5年学制需计算机相关专业，1年学制需计算机相关荣誉学位

　　均分要求75分

　　雅思6.5分，单项不低于6分

　　昆士兰大学

　　学制：1.5年和2年均有

　　学费：45120澳币

　　综合排名：澳洲第5，世界第46

　　申请要求：

　　本科相关专业

　　985/211学校75分，双非学校80分

　　雅思6.5分，单项不低于6分

　　阿德莱德大学

　　学制：2年

　　学费：43000澳币

　　综合排名：澳洲第8，世界第106

　　申请要求：

　　本科任何专业，拥有一定数学基础

　　985/211学校75分，双非学校80分

　　雅思6.5分，单项不低于6分

　　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。

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