申請澳洲數據科學專業有何要求

申請澳洲數據科學專業有何要求，很多同學對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著教育在線的小編詳細了解一下吧。

一、數據科學的主要研究內容

數據科學的主要研究內容分為以下三大類：

描述性分析(Descriptive Analytics)

預測性分析(Predictive Analytics)

決策建議性分析(Prescriptive Analytics)

二、Data Science對專業背景要求

對申請人數學及計算機能力要求嚴格， 需要有軟件編程基礎、會寫程序分析數據。

①專業核心課要求

數學類(三大件)、統計類、計算機類及編程數據軟件(為高含金量的實習打基礎)

數學：微積分和線性代數

統計：概率論

編程：Python、R、C/C++、Java

數據庫：SQL

高階：Machine Learning、Data Mining

②軟背景要求

科研、海外交流交換經歷，參與過海外會議等

在互聯網公司、電商公司、金融公司、銀行、證券公司等公司數據崗實習過

數據類競賽：Kaggle、數學建模、USACO、ACSL、CCC加拿大計算機競賽

3、Data Science的就業領域

1、常見的分支以及對應職業

數據分析數據分析師

數據挖掘數據挖掘工程師

機器學習算法工程師

商業分析商業分析師

2、以行業為維度

①互聯網行業

做數據挖掘、客戶數據分析、市場數據分析、預測分析來預測商品和服務

公司：Amazon、Facebook、阿里巴巴等

②咨詢行業

做行業分析、企業戰略分析、決策分析、數據分析

公司：McKinseyCompany、BCG、IBM等

③金融行業

以券商為例：做衍生品定價、交易執行算法、量化投資等

公司：Bank of America、中國銀行、三中一華等

④醫藥行業

主要做生物統計分析、制藥研究、生物科技等

公司：Ellis Medicine

⑤政府部門

例如做人口社會保險數據統計、經濟數據分析與決策

相關部門：國務院發展研究中心、國家統計局、中華人民共和國商務部等

　 ⑥保險行業

做產品設計、產品分析

公司：Prudential、安聯保險、中國平安等

⑦游戲娛樂部門

做產品分析、游戲設計、數值策劃

公司：Blizzard

⑧物流相關行業

做運籌分析、物流分析

公司：UPS、順豐等

⑨數據科學家

數據科學家是一名管理大量數據的專業人士，通過使用各種工具、技術、方法、算法等來提出令人信服的商業愿景

語言：R、SAS、Python、SQL、Hive、Matlab、Pig、Spark

⑩數據工程師

數據工程師的角色是處理大量數據。負責開發、構建、測試和維護大型處理系統和數據庫等架構

語言：SQL、Hive、R、SAS、Matlab、Python、Java、Ruby、C++和Perl

?數據分析師

數據分析師負責挖掘大量數據。尋找關系、模式以及數據的趨勢。之后提供引人注目的報告和可視化，以分析數據，從而做出可行的業務決策

語言：R、Python、HTML、JS、C、C++、SQL

?統計員

使用統計理論和方法收集，分析數據，理解定性和定量數據

語言：SQL、R、Matlab、Tableau、Python、Perl、Spark和Hive

?數據管理員

數據管理員應確保所有相關用戶都可以訪問該數據庫。它還確保它正確執行并保持安全，不受黑客攻擊

語言：Rubyon Rails、SQL、Java、C#、Python

?業務分析師

改善業務流程，是業務執行團隊和I部門之間的中介

語言：SQL、Tableau、Tableau、PowerBI和Python

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