澳洲国立大学应用数据分析专业课程介绍 看看这些学习内容你感兴趣吗!

　　数据时代，各行各业对于数据分析专业人才的需求都是非常迫切的。澳洲国立大学开设的应用数据分析专业备受关注，除了尖端的学术理论知识外，我们还能在该课程中学习到具体的操作技能，对于日后就业更有帮助。接下来为大家介绍：澳洲国立大学应用数据分析专业课程介绍 看看这些学习内容你感兴趣吗!

　　澳洲国立大学应用数据分析专业课程

　　课程概述

　　应用数据分析硕士是 1.5 年全日制(或同等兼职)学位，为学生提供：接触数据分析的最佳实践。与数据分析从业者相关领域的前沿课程。一个在计算、统计学或社会科学三个领域之一深化知识的机会。实践数据分析专业人员的专业发展。有机会进行与专业相关的研究。该计划将以密集混合模式教授，预计学生将参加非全日制课程。

　　学习成果

　　选择、适应、应用和交流高级数据分析方法和技术;将数据分析应用于有关政策、业务和服务交付的决策;使用该领域的前沿研究和实践检查数据分析中的当前问题;展示强大的认知、技术和沟通技巧，能够独立和协作地收集、处理、解释和交流数据分析问题的结果;和将复杂的数据分析结果传达给不同的受众。

　　课程结构

　　应用数据分析硕士要求完成 72 个单元，其中必须包括：

　　完成以下必修课程后的 48 学分：

　　COMP8410数据挖掘

　　COMP8430数据整理

　　SOCR8201社会科学方法和数据类型简介

　　SOCR8202使用数据回答政策问题和评估政策

　　STAT6038回归建模

　　STAT7030广义线性模型

　　STAT7026图形数据分析

　　STAT7055商业和金融入门统计

　　从以下列表中完成课程的 6 个单元：

　　COMP6240关系数据库

　　COMP7240数据库概念介绍

　　从以下列表中完成课程的 6 个单元：

　　COMP6730科学家编程

　　COMP7230数据科学家编程简介

　　从以下任何列表中完成课程的 12 个单元：

　　计算机科学

　　COMP6490文件分析

　　COMP8420神经网络、深度学习和仿生计算

　　COMP8600统计机器学习

　　社会科学

　　SOCR8082社会研究实践

　　SOCR8006在线研究方法

　　SOCR8203社会科学数据创建中的高级技术

　　SOCR8204为政策制定和服务提供提供信息的先进社会科学方法

　　统计数据分析

　　STAT7016贝叶斯数据分析简介

　　STAT6039数理统计原理

　　STAT7040统计学习

　　STAT8002应用时间序列分析

　　澳洲国立大学应用数据分析专业申请要求

　　学术要求：

　　本科相关专业，如计算机科学，软件工程。拥有其他计算机学位的学生，如信息技术或科学(主修计算机，将根据具体情况予以考虑);或本科相关专业+5年相关工作经验(择优录取);均分最低要求是：985/211，75分，双非85分，都是择优录取。

　　语言要求：

　　雅思总分6.5，单项6。

　　澳洲国立大学应用数据分析专业就业前景

　　1、数据分析师

　　数据分析师主要负责处理大量的数据，将数据转化为企业可以利用的洞察力，以利于企业的发展决策。

　　数据分析师的就业领域很广，除了互联网行业外，现在已经逐渐渗透到了金融、电商、餐饮、医疗等多个领域当中。

　　数据分析师致力于改进企业已有的数据系统，使传达行业或者业务的发展趋势变得更加的容易。

　　一般，通过学习数据分析相关知识，掌握一定的数据分析方法，具备数据分析能力，可以快速从事数据分析领域的相关工作。

　　2、大数据工程师

　　大数据工程师与大数据分析师之间其实是有很多共同之处的，都是通过分析大量的数据，然后将其转化为决策的动力。

　　不同的是，大数据工程师还要负责，解释、检索、分析与报告业务的情况。此外，他们还需要从不同的途径去收集数据，帮助企业去维护软件与硬件系统。

　　大数据工程师一般是从大数据分析师做起的，数据分析的新手也可以向大数据工程师迈进。

　　3、大数据架构师

　　大数据架构师的主要任务是设计复杂数据架构的结构，建立与维护数据库。

　　架构师们为企业每个主题领域的数据模型制定了测率，并将该模型的计划、状态、以及可能存在的问题汇报给公司。

　　数据架构师与大数据工程师的区别就在于，一个以业务数据为导向，一个则以技术为导向的。

　　4、数据库开发工程师

　　数据库开发工程师主要负责分析数据库的流程，通过现代化简化或是消除的方式，去提升软件运行效能。

　　数据库开发工程师主要与开发团队合作，想要成为数据库开发工程师，需要具备数据分析的能力外，还要有数据库开发与单元测试方面的经验。

　　5、数据仓库经理

　　数据仓库经理负责的主要是设施当中数据的分析与存储。

　　数据仓库经理利用软件的性能与使用的情况去评估、分析数据负载并监视作业的使用情况，可以识别和减轻数据存储与传输的风险。

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