数据科学专业在未来十年的发展前景
数据科学未来十年的发展前景...
什么是Data Science**** PC互联网和移动互联网使得我们每天都生活在海量数据中,我们已经全面进入大数据时代,在如今,数据就是资源,而Data Science就是专门利用数据创造商业价值的职业。
Data Science比软件工程师更擅长统计,而比统计学家更懂软件工程
而从上面韦恩图可以看到更详细的划分,Data Science 主要分为三块,Computer Science,Math & Statistics,和 Substantive Expertise(即具体领域的相关知识),这三个领域的交集即是 Data Science。*Data Science 工作流程
从上图可以看到,典型的 Data Science 工作流程分为7步,分别是:
Business Unerstaning 即Data Scientist永远在问问题,他不仅要问我们要解决什么问题,还要问我们知道什么,我们不知道什么,我们想知道什么,要弄清楚数据到底包含了哪些信息,不包含哪些信息。Data Mining 即收集项目所必须的数据。Data Cleaning 即清理不可用的数据。Data Exploration 即提出假设,并利用数据来检验假设。Feature Engineering 即分析和理解数据之间的关系。Preictive Moeling 即用数据建模进行预测。Data Visualization 即构建可视化的报告。
就业前景****Data Science 是一个相当新的领域,虽然”大数据“时代的概念已经有些年头,但对于DS来讲,未来依旧很光明,可就职岗位于 Finance、Engineering、Marketing等领域。
*院校推荐*
墨尔本大学
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问题。
新南威尔士大学**** 新南威尔士大学与商业和产业界之间的联系更为紧密,并一直致力学术创新。作为澳大利亚研究型大学,新南威尔士大学的研究实力雄厚,研究范围涵盖所有的领域,如生物和医学、信息技术和材料工程、经济学、社会科学等。
昆士兰大学
昆士兰大学的数据科学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,且把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
除了以上所列举的大学之外,澳洲开设数据科学相关专业的学校还有很多,申请条件也不尽相同,建议想要申请的小伙伴尽快联系陈老师。
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