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澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业 带你探索商业成功的秘诀!

  数据科学产业是一个充满活力和快速发展的领域,对数据的理解和分析是商业成功的关键,那对于不同数据集的进行分析的数据分析师在商业决策中占据着至关重要的地位,从社区健康和跟踪社交网络中的活动,到了解环境和气候变化,对数据分析相关人才的需求量持续上涨,在这一趋势之下,澳洲纽卡斯尔大学开设了多个数据相关专业,下面,小编就带大家深入了解澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业,赶紧来看:

澳洲纽卡斯尔大学数据分析

  澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业1:Bachelor of Business Analytics

  该课程将开发实现和监督数据驱动的业务决策所需的数据技能。该计划为学生准备利用人工智能方法,分析数据并将其转换为有用的决策支持信息,并确定业务运作的趋势,未来,战略方向或结果。

  学制:3年

  学费:AUD 35,340

  申请条件:

  高考成绩455分,总分:上海、海南、江苏、浙江学生的总分为750分,计算公式为:(750)/(该省最高高考分数)*(报告分数),四舍五入到最接近的整数。

  语言要求:

  雅思总分6.0分,单项不低于6.0分

  职业前景:

  近年来,商业分析作为一种强大而有用的能力出现在竞争激烈的市场中。

  拥有商业分析学士学位,你可以从事以下职业:

  业务分析师

  大数据专员

  数字解决方案开发人员

  信息安全分析师

  组织发展专员

  财务经理。

澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业

  澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业2:Bachelor of Data Science

  数据科学学士学位将允许学生开发数据科学的核心技能,包括数学,统计学,计算,人工智能和机器学习的关键要素。

  学制:3年

  学费:AUD 37,100

  申请条件:

  高考成绩471分,总分:上海、海南、江苏、浙江学生的总分为750分,计算公式为:(750)/(该省最高高考分数)*(报告分数),四舍五入到最接近的整数。

  语言要求:

  雅思总分6.0分,单项不低于6.0分

  职业前景:

  数据科学是一个高增长的领域,拥有无数的职业机会。全世界几乎每个行业都有工作机会,从IT到商业、制造业、国防等等。

  根据世界经济论坛的《2023年未来就业报告》,澳大利亚对数据科学家的需求很高。

  职业:

  信息安全分析师

  大数据专员

  数字化转型专家

  软件架构师

  数据科学家

  Web开发人员

澳洲纽卡斯尔大学数据科学专业

  澳洲纽卡斯尔大学数据分析专业3:Master of Data Science

  纽卡斯尔大学的数据科学硕士将为您提供必要的专业技能和知识,以理解和处理来自不同行业和环境的各种数据。 这个专业和 面向行业的 程序将使您能够应用您的理论统计和计算知识,以更好地理解和探索使用应用解决问题和计算机实践的数据。

  学制:1.5年

  学费:AUD 40,640

  申请条件:

  在数据科学的不同学科领域(也称为非同源学科)和他们选择的专业中获得三年制学士学位(AQF 7级)或更高学位的学生有资格参加120个单元的课程,可以在2年全日制(从第一学期开始),1.5年全日制(从第二学期开始)或最多5年兼职完成。

  在非同源学科中获得三年制学士学位(AQF 7级)或更高学位的学生,在数据科学和/或他们选择的专业(也称为同源学科)相关领域至少持有五年可证明的认可先验学习(RPL),可能有资格学习80至120个单元,包括在内。

  拥有与数据科学和/或其专业相关学科的三年制学士学位(AQF 7级)或荣誉学士学位(AQF 8级)的学生可能有资格学习80至120个单元,包括80至120个单元。

  拥有数据科学和/或数据分析相关学科的研究生证书或研究生文凭(AQF 8级)的学生可能有资格参加80个单元的课程,可以在1年内完成全日制或兼职。

  语言要求:

  雅思总分6.5分,单项不低于6.0分

  职业前景:

  可能的职业机会包括:

  数据科学家

  数据工程师

  数据管理器

  生物统计学家/ 生物信息学家

  业务分析师

  数据与洞察专家

  研究员

  数据分析师和科学家

  信息安全分析师

  人工智能和机器学习专家

  大数据专员

  以上是针对澳洲纽卡斯尔大学数据分析的具体问题介绍,希望能为你的留学之路指点迷津。在教育国际化浪潮的趋势之下,赴澳留学一度炙手可热。可申请留学容不得半点马虎,选院校、选专业、雅思考试......哪个环节失误都会造成无法弥补的遗憾,因此,选择一个靠谱的留学机构很有必要,IDP留学拥有50年的国际教育服务经验。与全球上千家院校建立了紧密的合作关系,IDP留学绝对值得信赖!


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