澳大利亞墨爾本大學與昆士蘭大學數據科學專業哪個好入學要求全面解析

澳大利亞墨爾本大學與昆士蘭大學數據科學專業哪個好?入學要求全面解析，很多同學對于這個問題有疑問和不解，那么下面就跟著中國教育在線的小編詳細了解一下吧。

【墨爾本大學】

Master of Data Science數據科學

墨爾本大學在數據科學領域具有較高的世界排名。墨爾本大學數據科學碩士專業旨在培養學生的技術能力和分析技能，這對管理數量龐大且復雜的數據集合并從中獲得見解至關重要。

通過該課程，你將能夠熟練使用統計工具、技術和方法，并運用深入分析和評估法來解決數據領域中的現實性問題。

入學要求

本科學士學位，本科專業為下列科目則適宜進修此課程：計算機科學、數據科學和統計學或任何等同科目。

申請人還必須完成12.5學分的大學水平計算機科學課程，或相關學科課程，其內容重點應為計算機編程。申請人還必須完成25學分(兩門課程或等同課程)的一年級數學和統計學課程，包括MAST10006微積分2(或等同課程)。

國內大學成績要求：申請人的加權平均分至少為65%(按墨爾本大學標準)。C9大學72%，985大學 76%，211大學80%，非211大學84%。

英語要求：雅思6.5(單項不低于6)。

【昆士蘭大學】

Master of Data Science數據科學

昆士蘭大學數據科學碩士課程是世界上少數的幾個能讓跨學科學者和行業直接接觸，且將大量刺激、不斷擴大的數據科學領域與實踐經驗相結合的課程。

學生將會進行前沿課題研究，橫跨計算機到統計學，數學到商業，金融到醫療，甚至更多領域，使用相關的大數據工具和技術來探尋數據使用倫理的重要知識、法律考慮、通訊等更多方面。

入學要求

學術要求：申請者需具備本科3年學歷，GPA5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相關領域專業背景，包括但不限于計算機科學、信息技術、統計、數學、工程、物理、精算等;鼓勵申請者提供CV，描述和數據相關的實踐。

語言要求：雅思總分6.5，聽說讀寫各項不低于6.0。

澳洲數據科學專業就業方向

Data Analyst 數據分析師

數據分析師側重于利用統計學、數學等知識進行數據挖掘，日常的主要工作內容為收集數據、清洗數據、然后做一些分析或可視化處理，對編程語言有一定的要求，如 R， Python ， Javascript ， C/C++ ， SQL 等。初級的 Analyst 的工作就是配合 Scientist 和 Engineer，當業務需求使用某些方法的時候，他們就是一線操作者，當 scientist要數據，他們要收集清理數據，當客戶或者子公司要數據，他們也要收集清理數據。得出最終的分析報告給產品組工程組或管理層。 所以從這個角度講， analyst只是非常純粹的在和數據打交道罷了

Data Scientist 數據科學家

數據科學家是數據領域非常具有復合型的高級崗位，往往需要具備能夠獨立完成一整套數據分析過程的能力：從數據提取，整合、并進行分層，進行統計或其他復雜的分析，創造引人注目的可視化詮釋和效果，開發具有更寬廣應用前景的數據工具。實際工作中主要的精力大概在分布式算法的實現和優化上，特別是后者，是極具挑戰性的，需要資深的數據科學家來完成，因此需要非常強大的數學、統計、計算機背景，在優化問題上很有經驗。

Data Architect 數據架構師

都說不想當數據架構師的程序猿不是一個好前端。因為一個優秀的數據架構師應該對所在領域的主流技術體系有一個全面清晰的認識，對某一種技術的原理、運作機理有深入的理解，是該領域的專家，同時具有將客觀事物抽象出來的能力，關注當前技術前沿和熱點，使用最高效的方式解決問題。他們的日常主要任務為創建數據管理系統，對數據源進行整合、集中、和維護。具體來講，要求會SQL ， XML ， HIVE ， PIG ， SPARK 等，對數據庫體系結構有深入了解，擅長數據倉庫解決方案等。

Data Engineer 數據工程師

作為一個新興的職業類型， 數據工程師更傾向于掌握 “ 戰術層面 ”的具體數據技能，專注于使數據可用并能夠在生產環境中對數據進行處理，如具體的編程語言、操作系統與數據庫等;而數據科學家更傾向于 “ 戰略層面 ”的數據技能，如數據分析、數據挖掘、統計分析、機器學習等。他們的日常主要工作內容是用 SQL 來回答分析型問題，用腳本來做數據集成，清洗 ETL (提取 - 轉換- 裝載)任務和使用 Hadoop 生態工具等，對編程語言要求較高， SQL ， HIVE ， PIG ， R ， MATLAB ， SAS ， SPSS ，Python ， Java ， Ruby ， C++ ， Perl 等等都要會。

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