澳洲留学选择数据科学/商业分析专业如何?
1. **数据科学与商业分析:起源与区别**
在大数据时代的背景下,数据科学和商业分析应运而生。数据科学起源于1962年,由美国统计学家John W Tukey提出,其核心在于利用计算机和统计学工具进行数据分析。而商业分析则有着更为悠久的历史,融合了计算机技术和现代数据科学方法。
2. **课程设置:数据科学与商业分析有何不同?**
数据科学课程侧重于编程、数据库和大数据处理技能,学生会学习Python、R 和SQL等编程语言,还会掌握分析和处理数据的能力。而商业分析课程虽在数据库和编程方面与数据科学有交叉,但更多关注数据可视化和商科知识,如会计、金融、经济学等。
3. **职业前景:数据科学家与商业分析师的工作区别**
数据科学家的角色更接近于程序员和实验科学家,需应用机器学习技术解决业务问题。商业分析师则是业务与IT的桥梁,需要收集、验证和传达数据信息。两者的区别在于数据科学家侧重技术解决方案,而商业分析师更注重数据背后的商业故事。
4. **案例分享:墨尔本大学数据科学硕士项目**
墨尔本大学的数据科学硕士项目结合了计算机、统计和商科等多学科知识,培养学生数据收集、分析和建模能力。该项目为期两年,每年2月份开学,对申请人有严格的学术和英语要求,具体详见下节。
5. **申请要求与注意事项**
申请墨尔本大学数据科学硕士项目,需具备计算机科学、数据科学或统计学本科背景,并满足一定的学术成绩要求。英语方面,雅思总分需达到6.5且单项不低于6,否则需要通过10周的英语直升班课程。
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