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大数据时代就读大数据专业[复制链接]
发表于 2018-2-9 13:17:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
在互联网盛行的今天,能够预测未来需要依靠更多数据支持,从数据的趋势和分析中,就可以把未来的发展动向掌握得淋漓尽致。在大数据背景之下,精通大数据的专业人才将成为企业最重要的业务角色,大数据从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。

Data Science 是近几年被独立分割出来的新兴专业,随着大数据无限膨胀,人们越来越认识到如何处理大数据将成为一门非常有用且高深的学问,于是它渐渐从Business School和CS大院中剥离出来,并且这个趋势将会越来越明显。

在当今的大数据时代,数据科学家的需求量大,但可供应挑选的非常少,从前几年开始,对于大数据的预测已经成为了现实,而现在已经正式的进入了大数据时代,相比于其他行业来说,他们的薪酬是普通澳洲职员的3倍。说到底,这类供不应求的数据科学家即是兼备商务知识的数据分析师。澳洲的数据科学课程一直保持着国际前列水准,吸引不少留学生的目光。

澳大利亚国立大学数据分析专业

澳洲国立大学统计学专业的课程旨在提高学生在统计学等以量化研究为基础的工作中的专业技能。该课程主要为那些想要在统计学领域进行更深层次研究的学生而设计。通过该专业的学习,学生要能够将统计学的理论知识与计算方法运用到实际工作与生活中。

1. 统计学硕士学位Master of Statistics。学制:2年;学院:商业与经济学院;学费:澳元34800/年。入学要求:本科成绩在前两年达到澳洲本科65%或以上,并且至少一年修读数学,是数据类。开学时间:3月,7月。

课程结构:统计学硕士学位要求完成96学分,主要分为两部分,学生第一部分基础课程平均分必须达到澳洲本科60%以上,才能继续完成结尾课程concluded component。如学生未满足要求,将需要转读研究生文凭课程。


2. 应用统计学Master of Applied Statistics。学制:1年全职;学费:3159300;入学要求:具有统计学,经济或相关的本科专业,并且成绩至少澳洲本科达到65%。应用统计专业硕士学位主要是增强毕业生的职场能力和专业知识。这个专业特意为刚毕业的毕业生而设,扩展学生学术知识,有助于他们攻读博士学位。

课程结构:学生必须完成48个学分,每门课6学分,总共需要完成8门课程,其中6门主要课程,2门选修,并且成绩合格,平均分至少达到70%。国际学生必需每学期完成24个学分。选修课程侧重于定量分析能力。

昆士兰大学数据分析专业

UQ是澳洲第一所提供此类,关于电脑,数据和数学高级课程的大学,为了解决经济,社交,政府和健康方面的数据问题而设立的课程。毕业生未来可以在大数据行业,政府部门,科技公司,咨询市场等行业工作。

课程结构:课程包含2年的时间。学费:澳元42176/年。入学要求:本科成绩达到65%或以上。计算机专业/数学/数据专业背景。开学时间:3月,7月。

莫纳什大学数据分析专业
数据科学硕士学位Master of Data Science。学制:2年;学院:商业与经济学院;学费:澳元34800/年。入学要求:本科成绩达到55%或以上。商科背景可申请减免半年。开学时间:3月,7月。

课程结构:学生必须完成96个学分,每门课6学分,总共需要完成16门课程,其中4门基础课程,8门主要课程,4门进阶课程。国际学生必需每学期完成24个学分。

数据分析专业就业方向

政府部门(统计局);银行,保险公司,证券,公司等金融部门;公司市场研究部门企业质量检测部门等;市场调查公司;数据分析师。主要职务包括:统计调查、统计信息管理、数量分析等开发,应用和管理工作或可从事科研和教学工作、分析解决财务问题,如保险费,养老金,退休基金,或其他复杂财务问题、为保险公司审查财务、制定和运用数学公式去寻找方法、评估和描述信息的可靠性和使用性。

Data Science专业的学生,前景如何呢?

机会是很多的。但是要说清楚这个问题,首先要清楚澳洲IT在全球互联网中所处的生态圈以及优势和劣势分别在何处。

澳洲在IT领域,重科研,轻应用。特别是互联网领域的公司,相当不强调从业人员的产品能力,再加上本地人口密度低,又是英语国家,导致几乎所有的IT公司都是面向全球市场,而澳洲本地IT劳动力市场又严重不足,招不上人,自然拼不过美中日这些从业人员多又加班加疯了的互联网公司。

而澳洲好的地方又在于,大学水平很高,当然没法和英美比,但是八大的科研和授课能力在全球确实是一流的。所以不用太担心没有机会学东西,很多学生没有工作的原因还是因为自身性格和签证,而并非学校没有能力提供足够的科研环境。

所以,在澳洲学数据科学,如果一定要体会BAT那种量级规模的数据分析,在澳洲肯定是希望不大的。但是前途在其他地方也很光明,比如:

1、咨询行业。大数据将来应用更广的地方,并非在于追求极大量的数据分析,而在中型量级的以数据分析为技术的咨询行业。而悉尼大学最近新组建的Data Science Hub,也有专门的一个team来做business和marketing相关的研究。

2、医学和生物学。无论是悉尼大学还是新南威尔士大学,数据科学其实都是主力攻坚方向之一。悉尼大学更擅长医学,David Dagan Feng教授为首的科研团队在整个澳洲都有很强的影响力。而UNSW在基因工程上的建树更是不容小窥,看每次Data Scientist Meetup里面有多少UNSW的人就知道了。

3、产品应用层面。虽然在澳洲大部分公司在应用层面,需求没有Google等公司有基础和更好的条件(主要是及为广大的用户群),但是得益于大学和企业之间良好的沟通渠道,学生常常有机会真正接触到企业里面的核心数据需求。比如悉尼大学的教授就曾经给某online dating公司做过matching算法。而且如果真的去seek上搜一下,会发现data anaylist/scientist相关职业已经算是很热门的了,甚至有的时候不比mobile开发少多少。

4、继续深造。澳洲的学历,英美还是认可的。如果真的想去搞alpha go或者无人驾驶汽车,去伦敦或者硅谷也是个不错的选择,将来读个PHD,也算是真的挺好的发展。[/
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