昆士蘭大學數據科學分析專業申請條件高不高_研究內容分為哪些

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昆士蘭大學數據科學分析專業申請條件

學術要求：

申請者需具備本科3年學歷，GPA 5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相關領域專業背景，包括但不限于計算機科學、信息技術、統計、數學、工程、物理、精算等;鼓勵申請者提供CV，描述和數據相關的實踐。

語言要求：

雅思總分6.5，聽說讀寫各項不低于6.0。*閆同學昆士蘭大學數據科學成功案例

昆士蘭大學數據科學分析專業研究內容

基礎理論 ：

數據科學中的新理念、理論、方法、技術及工具以及數據科學的研究目的、理論基礎、研究內容、基本流程、主要原則、典型應用、人才培養、項目管理等。在此需要特別提醒的是基礎理論與理論基礎是兩個不同的概念。數據科學的基礎理論在數據科學的研究邊界之內，而其理論基礎在數據科學的研究邊界之外，是數據科學的理論依據和來源。

數據預處理 ：

為了提升數據質量、降低數據計算的復雜度、減少數據計算量以及提升數據處理的準確性，數據科學中需要對原始數據進行預處理進行數據審計、數據清洗、數據變換、數據集成、數據脫敏、數據規約和數據標注等。

數據計算 ：

在數據科學中，計算模式發生了根本性的變化從集中式計算、分布式計算、網格計算等傳統計算過渡至云計算。有一定的代表性的是 Google 云計算 3 大技術、Hadoop MapReduce 和 YARN 技術的出現。數據計算模式的變化意味著數據科學中所關注的數據計算的主要目標、瓶頸和矛盾發生了根本性變化。

數據管理 ：

在完成數據預處理(或數據計算)之后，我們需要對數據進行管理，以便進行(再次進行)數據處理以及數據的再利用和長久保管。在數據科學中，數據管理方法與技術發生了根本性的改變不僅包括傳統關系型數據庫，而且還出現了一些新興數據管理技術，例如 NoSQL 、 NewSQL 技術和關系云等。

技術與工具：

數據科學中采用的技術與工具具有一定的專業性， R 語言是數據科學家最為普遍應用的工具之一。

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