2023年澳洲数据科学专业就业前景怎样?成为新数据时代的香饽饽!
现如今，随着互联网和信息行业的飞速发展，大数据行业已经渗透到每一个行业，从而数据分析人才的需求也越来越大，澳洲作为全球教育最领先的国家之一，很多高校都开设了数据课科学专业，因此，去澳洲攻读数据科学专业是一个不错的选择，那么，问题来了，澳洲数据科学专业就业前景怎样?接下来，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：
数据科学是计算机科学和统计学的交叉学科，进入大数据时代，越来越多的人投身于研究、分析数据，并把数据作为重要的行事参考依据。如果是大数据的大牛，本身又有相关专业为基础，那么无论是毕业后的职业规划，还是职业发展都非常好，而且该行业的薪资非常高!为了顺应大数据时代对于专业数据科学人才的需求，澳大利亚各大高校也纷纷开设数据科学专业，专门培养数据科学专业的人才。课程设置：
以阿德莱德大学数据科学专业为例：
数据科学编程与计算思维
PredictiveAnalytics，预测性分析：通过数据预测未来可能发生的事情。
DescriptiveAnalytics，描述性分析：通过数据找出过去事件的特征和正在发生事件的趋势。
PrescriptiveAnalytics，指定性分析：通过数据找出最佳措施、取得最优化的结果。申请条件：
学习数据科学专业，学生需要有完整的数学背景(微积分，线性代数，概率论，统计学，数学建模);计算机背景知识(计算机导论，SQL，Database，Programming);除此以外，最好还具备一定解决问题和与人沟通的能力。
学术要求：获得本科学位，计算机科学、数据科学或统计学相关背景，大学期间学过计算机科学，以及一年级数学、统计学相关课程;平均分72-84。
雅思要求：总分6.5，单项不低于6.0未来就业薪资：
数据科学就业：前景好、薪资高。
学生毕业后可以从事的职位：商业顾问，数据库协调员，工程师，金融系统/计算机分析师，科学数据分析师，系统分析师，信息分析师，信息技术专家，信息和通信技术专家，商业分析师，商业数据分析师，计算机科学家，数据分析师等。
根据职业社交平台LinkedIn发布的2023年中国互联网热门职位人才报告，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求十分旺盛的六类人才职位，其中研发工程师需求量super大，而数据分析人才非常稀缺。
数据科学的报酬也很丰厚，比如在澳州，数据科学家的薪资在6万-13万澳元之间，平均薪资已经达到92,667澳元!
1、墨尔本大学数据科学硕士MasterofDataScience
墨尔本大学在数据科学领域具有较高的世界排名。墨尔本大学数据科学硕士专业旨在培养学生的技术能力和分析技能，这对管理数量庞大且复杂的数据集合并从中获得见解至关重要。通过该课程，你将能够熟练使用统计工具、技术和方法，并运用深入分析和评估法来解决数据领域中的现实性问题。
学制2年，每年2月份开学。
本科学士学位，本科专业为下列科目则适宜进修此课程：计算机科学、数据科学和统计学或任何等同科目。
申请人还必须完成12.5学分的大学水平计算机科学课程，或相关学科课程，其内容重点应为计算机编程。申请人还必须完成25学分(两门课程或等同课程)的一年级数学和统计学课程，包括MAST10006微积分2(或等同课程)。
国内大学成绩要求：申请人的加权平均分至少为65%(按墨尔本大学标准)。C9大学72%，985大学76%，211大学80%，非211大学84%。
阿德莱德大学数据科学专业的优势是给学生提供给全球学习机会!大学致力于通过全球学习为学生提供学习海外学习的机会，包括学生交流，考察学习，短期学习和实习等。全球学习体验的地点为欧洲，亚洲，美洲，非洲和大洋洲不等，时间也从几周到整个学年不等。
学制2年，每年2月/7月开学。
学术要求：学士学位、数学相关课程
3、蒙纳士大学MasterofDataScience*车同学蒙纳士大学数据科学成功案例
莫纳什大学数据科学硕士项目具备卓越的师资力量，院系课程紧跟最新行业动态，拥有成熟的理论成果和平台，包括两大最著名的开放的数据分析编程语言Python和R，以及应用于分布式处理的Hadoop和Spark。莫纳什大学数据科学硕士项目提供编程、数据库、数据与统计领域的基础课程，适合已取得科学、工程、艺术或计算等专业学位的学生。有数据科学学习基础或相关工作经验的学生可以选择免修相关课程或者选择学习
澳洲八大院校数据科学硕士汇总！附申请要求+截止时间
数据科学专业作为近几年留学申请的热门专业，因为拥有很好的就业前景而备受亲睐，同时很多人会觉得这是一个专业性比较强的专业而需要相对应的背景，那么实际上申请澳洲八大院校的数据科学专业需要怎样的背景呢?
具有相关专业(计算机科学、数据科学或统计学)背景，本科学习过1门计算机科学，内容侧重于计算机编程，以及微积分2、线性代数课程，需要已完成科目的官方教学大纲或科目描述(英文)。
数据科学硕士(数据工程)
数据科学硕士(机器学习)
相关学科背景，包括数据科学、计算机科学、数学、统计学、工程学、物理学、经济学、金融学或其他有关学科。
数字健康与数据科学硕士
具有数据科学、计算机科学、数学、统计、工程、物理、经济、金融、健康科学、医学科学或相关的健康专业学科背景。
具有数学、统计学、计算机科学或数据科学与决策或同源学科背景
具有同源学科的本科学位(如药品、护理、牙科、理疗、验光、生物医学/生物科学、药学、公共卫生、兽医学、生物学、生物化学、统计数据、数学科学、计算机科学、心理学、(卫生)经济学、数据科学)，或非同源学科的荣誉学位，或健康数据科学研究生文凭。
申请者必须满足以下其中一项：br>具有荣誉学士学位或同等学历，GPA不低于5.0/7.0;或
具有学士学位或同等学历，GPA不低于5.0/7.0，并且具备至少3年相关工作经验。
相关学科包括：精算研究、人类学、计算机科学、犯罪学、人口学/人口研究、工程学、流行病学/公共卫生、金融学、信息技术、数学、物理、政治学、心理学、社会学、统计学
申请2年全日制，不限于IT专业;申请1.5年全日制需要与IT相关学科背景，或商业、工程或科学学位，包括Python编程、数据库、算法、计算机体系结构、操作系统和网络以及数学(包括微积分、线性代数和概率统计)。
数据科学硕士(1.5年制)
具有相关学科的学士学位(或同等学历)，具备至少3门数学课程、2门统计或概率课程以及3门计算机科学课程的学习背景
本科GPA需要达到5/7或同等水平
相关学科包括信息技术、计算机科学、统计学、数学、工程学、物理学和精算研究
完成ATAR数学应用或同等资格。