澳洲阿德萊德大學數據科學專業就業方向有哪些入學要求高不高

2024-08-01 18:46:29 來源：中國教育在線

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澳洲阿德萊德大學數據科學專業就業方向有哪些?入學要求高不高?

阿德萊德大學數據科學專業：
阿德萊德大學的數據科學碩士為學生提供了進入大數據和數據科學世界的必要技能，幫助學生理解數據如何改變我們的世界以及如何應用數據科學技術來驅動變革。在這個課程中，學生將在第一個學期修專業基礎課程，該課程將講解編程、數學、數據科學的基礎知識。之后會根據學生的興趣，來制定個性化學習方案。*尚同學阿德萊德大學數據科學成功案例

入學要求

1.學術要求：

本科任何專業，擁有一定數學基礎，GPA4.5

2.語言要求：

雅思：總分6.5，單項6

托福：總分79，寫作21，口語18，閱讀13，聽力13

數據科學專業應用
數據預處理：為了提升數據質量、降低數據計算的復雜度、減少數據計算量以及提升數據處理的準確性，數據科學中需要對原始數據進行預處理進行數據審計、數據清洗、數據變換、數據集成、數據脫敏、數據規約和數據標注等。
數據計算：在數據科學中，計算模式發生了根本性的變化從集中式計算、分布式計算、網格計算等傳統計算過渡至云計算。有一定的代表性的是 Google 云計算 3 大技術、 Hadoop MapReduce 和 YARN 技術的出現。數據計算模式的變化意味著數據科學中所關注的數據計算的主要目標、瓶頸和矛盾發生了根本性變化。
數據管理：在完成數據預處理(或數據計算)之后，我們需要對數據進行管理，以便進行(再次進行)數據處理以及數據的再利用和長久保管。在數據科學中，數據管理方法與技術發生了根本性的改變不僅包括傳統關系型數據庫，而且還出現了一些新興數據管理技術，例如 NoSQL 、 NewSQL 技術和關系云等。
技術與工具：數據科學中采用的技術與工具具有一定的專業性， R 語言是數據科學家最為普遍應用的工具之一。

數據科學專業就業方向：

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。