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從 17 年下半年開始,澳洲各個(gè)大學(xué),比如墨大、悉大、UQ,莫納什等等,都開始悄咪咪地開設(shè)一個(gè)新專業(yè),這個(gè)專業(yè)就是:
Data Science ~
為什么澳洲各個(gè)大學(xué)都在開設(shè)這個(gè)專業(yè)?
時(shí)代在變,經(jīng)濟(jì)在變,職業(yè)在變。
進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,人們對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)注前所未有,越來(lái)越多的人投身于研究、分析數(shù)據(jù),并把數(shù)據(jù)作為重要的行事參考依據(jù)。
我們身邊無(wú)處不在的都是數(shù)據(jù)的影子。
最貼近生活的比如今日頭條、百度首頁(yè)給你的文章推送,每年各種 app 的年終總結(jié),你聽了什么歌,錢花在哪里、以及現(xiàn)在很火的人工智能算法,都有 data 的原理在里面。
Data Science 這個(gè)專業(yè)已經(jīng)是未來(lái)的趨勢(shì)。
而教育對(duì)這種市場(chǎng)變化的反應(yīng)速度是很快的,從澳洲大學(xué) 2016 年底就陸續(xù)新開的各種 data science 專業(yè),就知道它是絕對(duì)的熱餑餑哦~
所以學(xué)CS(computer science)的想轉(zhuǎn),學(xué)BA的(business analytics)想轉(zhuǎn),本身學(xué)數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)的也想轉(zhuǎn)…商科轉(zhuǎn)不了的也要去學(xué)個(gè)編程過(guò)把癮。
原因是 Data Science 除了學(xué)得多學(xué)得廣之外,以后還可以做很多高薪工作。
Data Science 畢業(yè)之后,從事的職業(yè)可以說(shuō)是非常廣泛并且高薪,隨便舉幾個(gè)例子。
Data Scientist:科技公司中用的比較多,很多要求 PhD 的學(xué)歷。
Data Analyst:金融業(yè)用的比較多。
Risk Manager / Risk Management:金融公司里用的比較多。
Business Analyst:與 Data Analyst 類似,但更加注重商業(yè),技術(shù)方面的要求相對(duì)較低。
Data Engineer:一般是科技公司采用這個(gè)職位,偏向 CS 專業(yè),需要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)處理的工作,對(duì)系統(tǒng)、programming 的要求更多。
Statistician:如 Google。偏向統(tǒng)計(jì),要求較為深入地理解概率統(tǒng)計(jì)。
Statistic Scientist:如亞馬遜。
Research Scientist:與 Data Analyst 相關(guān)。
這些職業(yè)不管是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,都是高薪的代表。
比如根據(jù) Glassdoor 的數(shù)據(jù),Data Scientist 的年薪達(dá)到 $118,700(約為151,080澳幣),高居排行榜榜首!其他的數(shù)據(jù)分析師等也多個(gè)上榜!
同時(shí),這個(gè)職業(yè)從來(lái)不僅僅只是拘泥于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),各行各業(yè)都在利用大數(shù)據(jù)來(lái)解決問(wèn)題。
有很多公司有相關(guān)職位。比如:
科技公司:Twitter,Microsoft,BAT,搜狗,美團(tuán),滴滴;
金融公司:Capital One(從建立之初就開始用一些數(shù)據(jù)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制等方面的工作),高盛,Blackrock,Hedge Fund;
咨詢公司:Polunteer(幫助美國(guó)政府部門解決反恐、審查等工作),麥肯錫,IBM(傳統(tǒng)咨詢公司也慢慢轉(zhuǎn)向 data 方向);
專門做數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的公司:Kotara,Hotten,Databreak;
其他公司:Horizon(電信),Comecrack(傳媒),消費(fèi)品公司,醫(yī)療公司。
這么棒的專業(yè),小伙伴們還不下手還愣著干嘛呢?
這些澳洲大學(xué)都已經(jīng)開設(shè)了!
莫納什大學(xué)
想要申請(qǐng)這個(gè)專業(yè)的小伙伴,快上吧~