澳洲数据科学专业五大院校推荐，学习课程有哪些?

墨尔本大学新开设的数据科学硕士是一个比较综合性的科目，通过它，学生可以挖掘自身的技术、分析技巧，同时还能很好地应用统计工具、方法，从而分析、评估、解决现实世界的数据难题。*王同学墨尔本大学数据科学成功案例

1.学术要求：

均分要求：C9-72%，985-76%，211-80%，双非-84%;

背景专业要求：本科计算机科学、数据科学、统计学相关专业，学过1门计算机科学(编程)、2门数学和统计(包括微积分)

2.语言要求：

雅思：总分6.5，单项6

托福：总分79，写作21，口语18，听力阅读13

悉尼大学的数据科学硕士，比较适合热衷于从数据中挖掘有价值信息，并借此推动商业决策制定和研究成果的人士。悉尼大学数据科学硕士项目旨在培养学生的分析能力、专业技能，引导学生利用数据科学在专业领域作出战略性决策。同时，该项目具有很强的灵活性，学生可以根据专业侧重和个人兴趣制定个性化的学习方案。*王同学悉尼大学数据科学研究生证书成功案例

1.学术要求：

本科相关定量学科，如数据科学、计算机科学、数学、统计、工程、物理、经济学、金融等，985/211-75%，双非-80%;或

学历包含相关研究或硕士相关定量学科，985/211-75%，双非-80%

2.语言要求：

雅思：总分6.5 单项6

托福：总分85，写作19，其余17

将成为澳洲首例把计算、高级统计、数学和商业知识，应用于工业、政府、社会和科学背景，且与数据科学的本质属性均衡，包括数据的伦理使用，数据科学的法律考虑，业务沟通，与相关的大数据工具和技术的实际经验，以及创造性和破坏性的思维应用到复杂的问题。这个专业的毕业生将学到有用的知识，以面对复杂的数据科学的挑战，并在未来的数据科学发展中发挥主导作用。*琚同学昆士兰大学数据科学成功案例

1.学术要求：

均分要求：

985/211-70%，双非-75%

背景专业要求：

1.5年：本科相关专业(学过计算机科学、统计学、数学)，建议提供CV

2年：本科相关专业，建议提供CV

2.语言要求：

雅思：6.5，单项6

托福：87，写作21，其他19

蒙纳士大学的数据科学专业将会教授学生，如何探索数据以及发现数据的潜力，如何在遇到真正的科学、商业、政府难题时寻找创意性的解题思路。通过这个课程，学生将获得数据科学硕士学位，同时掌握数据管理、数据分析、数据处理的技能。去蒙纳士大学读数据科学专业怎么样?*杨同学蒙纳士大学数据科学成功案例

1.学术要求：

均分要求：

不区分985/211/双非，均分73%

背景专业要求：

2年制：本科任何专业，均分73%

1.5年制：本科相关专业，均分73%

1年制：四年制荣誉本科相关专业

2.语言要求：

雅思：总分6.5，单项6

托福：总分79，写作21，口语18，阅读13，听力12

阿德莱德大学的数据科学硕士为学生提供了进入大数据和数据科学世界的必要技能，帮助学生理解数据如何改变我们的世界以及如何应用数据科学技术来驱动变革。在这个课程中，学生将在第一个学期修专业基础课程，该课程将讲解编程、数学、数据科学的基础知识。之后会根据学生的兴趣，来制定个性化学习方案。

1.学术要求：

本科任何专业，拥有一定数学基础，GPA4.5

2.语言要求：

雅思：总分6.5，单项6

托福：总分79，写作21，口语18，阅读13，听力13

基础理论 ：数据科学中的新理念、理论、方法、技术及工具以及数据科学的研究目的、理论基础、研究内容、基本流程、主要原则、典型应用、人才培养、项目管理等。在此需要特别提醒的是 ——“ 基础理论 ” 与 “ 理论基础 ” 是两个不同的概念。数据科学的 “ 基础理论 ” 在数据科学的研究边界之内，而其 “ 理论基础 ” 在数据科学的研究边界之外，是数据科学的理论依据和来源。

数据预处理 ：为了提升数据质量、降低数据计算的复杂度、减少数据计算量以及提升数据处理的准确性，数据科学中需要对原始数据进行预处理 —— 进行数据审计、数据清洗、数据变换、数据集成、数据脱敏、数据规约和数据标注等。

数据计算 ：在数据科学中，计算模式发生了根本性的变化 —— 从集中式计算、分布式计算、网格计算等传统计算过渡至云计算。有一定的代表性的是 Google 云计算 3 大技术、 Hadoop MapReduce 和 YARN 技术的出现。数据计算模式的变化意味着数据科学中所关注的数据计算的主要目标、瓶颈和矛盾发生了根本性变化。

数据管理 ：在完成 “ 数据预处理 ” (或 “ 数据计算 ” )之后，我们需要对数据进行管理，以便进行(再次进行) “ 数据处理 ” 以及数据的再利用和长久保管。在数据科学中，数据管理方法与技术发生了根本性的改变 —— 不仅包括传统关系型数据库，而且还出现了一些新兴数据管理技术，例如 NoSQL 、 NewSQL 技术和关系云等。

技术与工具： 数据科学中采用的技术与工具具有一定的专业性， R 语言是数据科学家最为普遍应用的工具之一。

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。

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。

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。

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。

数据库管理员和数据分析的关联不是很大，类似于一个 IT 职位，职责为管理数据以及支持数据管理的设施，确保数据库是提供给所有相关用户，正在正确、安全的执行，因此可能会用到 SQL ， hadoop 及相关查询语言，如 Hive 和 Pig 。日常专注于优化数据仓库，负责数据的读写和管理。

商业分析师和纯数据科学家都是使用数据的专家，但他们的工作内容是有比较大差别的。通常，商业分析师要对某专业领域具有深入的了解和深刻的认识，商业敏感度高，擅长于从某一领域的数据中挖掘信息，以此评估过去、现在和未来可能的经营业绩。确定最有效的分析模型和途径，为商业用户提供和解释解决方案。