近期，2023年QS世界大學(xué)排名重磅出爐，榜單一出，立刻吸引了很多學(xué)生的目光。南澳大學(xué)作為澳洲著名大學(xué)，在本次排名中位列274名，相比去年排名下降十位。南澳大學(xué)作為澳洲名校，深受學(xué)生的青睞，南澳大學(xué)開設(shè)的眾多熱門優(yōu)勢專業(yè)，今天為同學(xué)們推薦的是數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)。那么接下來就一起來看看南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的詳細(xì)介紹，希望對大家有所幫助。

　　南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)介紹

　　技術(shù)和系統(tǒng)上的新進展所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)幾乎是難以理解的。由手機、交互,社會媒體網(wǎng)站、在線搜索、傳感器技術(shù)和機器的交易所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)日益增加，從而引發(fā)了“大數(shù)據(jù)”革命。為了利用我們相互聯(lián)系的世界上生成的數(shù)據(jù),出現(xiàn)了令人興奮的新數(shù)據(jù)科學(xué)家的職業(yè)。目前嚴(yán)重短缺數(shù)據(jù)科學(xué)，根據(jù)麥肯錫全球研究所最近的一份報告,預(yù)計到2023年有50%供需之間的差距。擁有強大的數(shù)據(jù)管理和分析技能專業(yè)人才的需求預(yù)計會飆升。

　　南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程

　　必修課:

Semester 1     Big Data Basics    Statistical Programming for Data Science    Two of the following four courses:     Statistics for Data Science    Probabilities and Data    Relational Databases and Warehouses   Business Intelligence and Analytics	學(xué)期1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ) 統(tǒng)計編程數(shù)據(jù)的科學(xué) 兩個以下四個課程: 科學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù) 概率和數(shù)據(jù) 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和倉庫 商業(yè)智能和分析
Semester 2     Predictive Analytics   Unsupervised Methods in Analytics    Data Science Professional Development 1	學(xué)期2 預(yù)測分析 無監(jiān)督方法分析 數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)發(fā)展1
Semester 3     Social Media Data Analytics    Customer Analytics in Large Organisations    Data Science Professional Development	學(xué)期3 社交媒體數(shù)據(jù)分析 客戶分析在大型組織 數(shù)據(jù)科學(xué)的職業(yè)發(fā)展
Semester 4     Advanced Analytic Techniques 1   Advanced Analytic Techniques 2  Capstone Professional Project	學(xué)期4 先進的分析技術(shù)1 先進的分析技術(shù)2 專業(yè)項目

　　南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)入學(xué)要求

　　1.學(xué)術(shù)要求：本科信息技術(shù)或數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)，均分70%
　　2.語言要求： 雅思：總分6.5，寫作閱讀6
　　托福：總分79，寫作閱讀18

　　南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)就業(yè)方向

　　1. Data Analyst 數(shù)據(jù)分析師數(shù)據(jù)分析師側(cè)重于利用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)等知識進行數(shù)據(jù)挖掘，日常的主要工作內(nèi)容為收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、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(dāng)業(yè)務(wù)需求使用某些方法的時候，他們就是一線操作者，當(dāng) scientist 要數(shù)據(jù)，他們要收集清理數(shù)據(jù)，當(dāng)客戶或者子公司要數(shù)據(jù)，他們也要收集清理數(shù)據(jù)。得出最終的分析報告給產(chǎn)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(shù)據(jù)打交道罷了
　　2. Data Scientist 數(shù)據(jù)科學(xué)家 數(shù)據(jù)科學(xué)家是數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常具有復(fù)合型的高級崗位，往往需要具備能夠獨立完成一整套數(shù)據(jù)分析過程的能力：從數(shù)據(jù)提取，整合、并進行分層，進行統(tǒng)計或其他復(fù)雜的分析，創(chuàng)造引人注目的可視化詮釋和效果，開發(fā)具有更寬廣應(yīng)用前景的數(shù)據(jù)工具。實際工作中主要的精力大概在分布式算法的實現(xiàn)和優(yōu)化上，特別是后者，是極具挑戰(zhàn)性的，需要資深的數(shù)據(jù)科學(xué)家來完成，因此需要非常強大的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機背景，在優(yōu)化問題上很有經(jīng)驗。
　　3. Data Architect 數(shù)據(jù)架構(gòu)師 都說不想當(dāng)數(shù)據(jù)架構(gòu)師的程序猿不是一個好前端。因為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)架構(gòu)師應(yīng)該對所在領(lǐng)域的主流技術(shù)體系有一個全面清晰的認(rèn)識，對某一種技術(shù)的原理、運作機理有深入的理解，是該領(lǐng)域的專家，同時具有將客觀事物抽象出來的能力，關(guān)注當(dāng)前技術(shù)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(wù)為創(chuàng)建數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫體系結(jié)構(gòu)有深入了解，擅長數(shù)據(jù)倉庫解決方案等。
　　4. Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師 作為一個新興的職業(yè)類型， 數(shù)據(jù)工程師更傾向于掌握 “ 戰(zhàn)術(shù)層面 ” 的具體數(shù)據(jù)技能，專注于使數(shù)據(jù)可用并能夠在生產(chǎn)環(huán)境中對數(shù)據(jù)進行處理，如具體的編程語言、操作系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫等;而數(shù)據(jù)科學(xué)家更傾向于 “ 戰(zhàn)略層面 ” 的數(shù)據(jù)技能，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)等。他們的日常主要工作內(nèi)容是用 SQL 來回答分析型問題，用腳本來做數(shù)據(jù)集成，清洗 ETL (提取 - 轉(zhuǎn)換 - 裝載)任務(wù)和使用 Hadoop 生態(tài)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。
　　5. Database Administrator 數(shù)據(jù)庫管理員 數(shù)據(jù)庫管理員和數(shù)據(jù)分析的關(guān)聯(lián)不是很大，類似于一個 IT 職位，職責(zé)為管理數(shù)據(jù)以及支持?jǐn)?shù)據(jù)管理的設(shè)施，確保數(shù)據(jù)庫是提供給所有相關(guān)用戶，正在正確、安全的執(zhí)行，因此可能會用到 SQL ， hadoop 及相關(guān)查詢語言，如 Hive 和 Pig 。日常專注于優(yōu)化數(shù)據(jù)倉庫，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的讀寫和管理。
　　6. Business Analyst 商業(yè)分析師商業(yè)分析師和純數(shù)據(jù)科學(xué)家都是使用數(shù)據(jù)的專家，但他們的工作內(nèi)容是有比較大差別的。通常，商業(yè)分析師要對某專業(yè)領(lǐng)域具有深入的了解和深刻的認(rèn)識，商業(yè)敏感度高，擅長于從某一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中挖掘信息，以此評估過去、現(xiàn)在和未來可能的經(jīng)營業(yè)績。確定最有效的分析模型和途徑，為商業(yè)用戶提供和解釋解決方案。
　　以上就是對南澳大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的詳細(xì)介紹，希望對大家有所幫助。澳大利亞一直都是中國留學(xué)生留學(xué)選擇最熱門的國家之一，對于簽證、院校、專業(yè)、就業(yè)前景、費用等問題也是留學(xué)生非常關(guān)心的問題，在相關(guān)資訊中會為留學(xué)生逐一介紹，希望同學(xué)們持續(xù)關(guān)注，有相關(guān)問題也可以咨詢IDP留學(xué)專家，在這里衷心的祝愿留學(xué)生順利出國深造，學(xué)有所成。