澳大利亚墨尔本大学与昆士兰大学数据科学专业哪个好?入学要求全面解析
如今大数据概念愈加火热，它已经渗透到当今每一个行业和领域，而许多的高校也开设了数据类相关专业，不同的院校都有自己的教学模式与研究方向，学生们可以选择的大学范围很广，那么接下来小编就带着大家一起来了解下澳大利亚墨尔本大学与昆士兰大学数据科学专业哪个好?入学要求全面解析的相关介绍盘点，以供各位学子进行参考。
【墨尔本大学】
Master of Data Science数据科学
墨尔本大学在数据科学领域具有较高的世界排名。墨尔本大学数据科学硕士专业旨在培养学生的技术能力和分析技能，这对管理数量庞大且复杂的数据集合并从中获得见解至关重要。
通过该课程，你将能够熟练使用统计工具、技术和方法，并运用深入分析和评估法来解决数据领域中的现实性问题。
入学要求
本科学士学位，本科专业为下列科目则适宜进修此课程：计算机科学、数据科学和统计学或任何等同科目。
申请人还必须完成12.5学分的大学水平计算机科学课程，或相关学科课程，其内容重点应为计算机编程。申请人还必须完成25学分(两门课程或等同课程)的一年级数学和统计学课程，包括MAST10006微积分2(或等同课程)。
国内大学成绩要求：申请人的加权平均分至少为65%(按墨尔本大学标准)。C9大学72%，985大学 76%，211大学 80%，非211大学84%。
英语要求：雅思6.5(单项不低于6)。
【昆士兰大学】
Master of Data Science数据科学
昆士兰大学数据科学硕士课程是世界上少数的几个能让跨学科学者和行业直接接触，且将大量刺激、不断扩大的数据科学领域与实践经验相结合的课程。
学生将会进行前沿课题研究，横跨计算机到统计学，数学到商业，金融到医疗，甚至更多领域，使用相关的大数据工具和技术来探寻数据使用伦理的重要知识、法律考虑、通讯等更多方面。
入学要求
学术要求：申请者需具备本科3年学历，GPA 5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相关领域专业背景，包括但不限于计算机科学、信息技术、统计、数学、工程、物理、精算等;鼓励申请者提供CV，描述和数据相关的实践。
语言要求：雅思总分6.5，听说读写各项不低于6.0。
澳洲数据科学专业就业方向
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
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。
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。
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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