恭喜这位同学获得墨尔本大学数据科学专业硕士录取
- 原创
背景介绍
学生背景：国内某211院校
专业：数据科学与大数据技术
GPA：89+
申请难点
留学规划与提升
数据科学是一个跨学科领域，它结合了科学原理、编程技术、算法和系统设计，旨在从结构化和非结构化的数据中提取有价值的信息和深入见解。随着大数据时代的迅速发展，企业和组织对数据科学家的需求日益增长，以期通过专业的数据分析人才来解析并充分利用庞大的数据资源。这一领域的专业人士需要具备广泛的技能，包括但不限于编程能力、统计分析、机器学习以及特定行业的知识。因此，越来越多的学生选择在研究生阶段专攻数据科学，希望通过深化相关技能，在未来的职业生涯中获得竞争优势
课程介绍
学生将以计算机科学或统计学（或两者）的背景进入数据科学硕士课程，并且该课程将针对培养在其他学科的技能进行量身定制。
核心科目将提供坚实的数据科学基础，因此将拥有管理和解释大型复杂数据集合至关重要的技术和分析能力。
除了核心科目之外，选修科目还可以自由地深入研究数据科学的专业领域。
课程结束后，将获得一个重要的数据科学项目，作为简历的一部分。在毕业设计中，将应用数据科学工具解决实际问题，以个人或团队合作的方式展示技能。
要想在职场上取得成功，需要的不仅仅是技术能力。为了完善技能组合，可以选择专业技能科目，例如科学交流，这样就可以满怀信心地开始数据科学职业生涯。
如果想获得更多现实世界的经验，可以选择在科学或技术相关的工作场所完成实习以获得课程学分。
毕业生将继续担任数据科学家和分析师、 软件工程师、数据基础设施工程师、商业智能分析师和统计学家。
该领域的雇主包括：
安永、毕马威和埃森哲等咨询公司
金融服务公司，包括花旗银行、澳新银行、联邦银行和国民银行
IBM、微软和 Telstra 等IT 和电信公司
政府部门和组织，例如澳大利亚统计局
大学和公共研究机构，例如澳大利亚联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)。
