澳洲数据科学研究生专业大学录取要求是什么?就业方向很宽广

　　随着大数据时代的来临，数据科学专业也受到了人们的广泛关注，数据科学是一种多学科方法，通过将分析方法、领域专业知识和技术相结合的专业，本专业的学生毕业后就业前景还是比较可观的，澳洲许多院校都开设了数据科学专业，那么接下来小编就带着大家一起来了解下澳洲数据科学研究生专业大学录取要求是什么?就业方向很宽广的相关介绍盘点。

　　澳洲数据科学研究生专业大学录取要求

　　1、悉尼大学

　　Master of Data Science数据科学硕士

　　学术要求：

　　本科相关定量学科，如数据科学、计算机科学、数学、统计、工程、物理、经济学、金融等，985/211-75%，双非-80%，或学历包含相关研究或硕士相关定量学科，985/211-75%，双非-80%

　　语言要求：

　　雅思：总分6.5 单项不低于6

　　托福：总分85，写作19，其余17

　　2、墨尔本大学

　　Master of Data Science 数据科学硕士

　　学术要求：

　　均分要求：C9-72%，985-76%，211-80%，双非-84%;

　　背景专业要求：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)、2门数学和统计(包括微积分)

　　语言要求：

　　雅思：总分6.5，单项6

　　托福：总分79，写作21，口语18，听力阅读13

　　3、澳洲国立大学

　　Master of Applied Data Analytics 应用数据分析硕士

　　学术要求：

　　等同于澳洲荣誉学位的本科学历或等同于澳洲普通本科学位的学历，外加3年相关工作经验

　　雅思要求：

　　总分6.5 单项不低于6.0

　　Master of computing (data science) 计算机硕士(数据科学)

　　学术要求：

　　2年制不限本科学术背景

　　雅思要求：

　　总分6.5 单项不低于6.0

　　4、昆士兰大学

　　Master of Data Science数据科学硕士

　　学制：1.5/2年

　　学术要求：

　　要求本科数学、统计、计算机等相关背景 并且 需要学过足够多的数学课程;

　　语言要求：

　　雅思总分6.5，单项6.0;

　　5、莫纳什大学

　　Master of Data Science数据科学硕士

　　学制：1.5/2年

　　学术要求：

　　2年制不限制本科背景;

　　1.5年制要求本科相关背景 并且 要学过 计算机编程、数学、数据库三方面的课程;

　　语言要求：

　　雅思总分6.5，单项6.0;

　　澳洲数据科学研究生专业就业方向

　　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。

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