昆士兰大学数据科学分析专业申请条件高不高_研究内容分为哪些

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昆士兰大学数据科学分析专业申请条件

学术要求：

申请者需具备本科3年学历，GPA 5.0/7以上(澳洲本科算法);具有相关领域专业背景，包括但不限于计算机科学、信息技术、统计、数学、工程、物理、精算等;鼓励申请者提供CV，描述和数据相关的实践。

语言要求：

雅思总分6.5，听说读写各项不低于6.0。*闫同学昆士兰大学数据科学成功案例

昆士兰大学数据科学分析专业研究内容

基础理论 ：

数据科学中的新理念、理论、方法、技术及工具以及数据科学的研究目的、理论基础、研究内容、基本流程、主要原则、典型应用、人才培养、项目管理等。在此需要特别提醒的是基础理论与理论基础是两个不同的概念。数据科学的基础理论在数据科学的研究边界之内，而其理论基础在数据科学的研究边界之外，是数据科学的理论依据和来源。

数据预处理 ：

为了提升数据质量、降低数据计算的复杂度、减少数据计算量以及提升数据处理的准确性，数据科学中需要对原始数据进行预处理进行数据审计、数据清洗、数据变换、数据集成、数据脱敏、数据规约和数据标注等。

数据计算 ：

在数据科学中，计算模式发生了根本性的变化从集中式计算、分布式计算、网格计算等传统计算过渡至云计算。有一定的代表性的是 Google 云计算 3 大技术、Hadoop MapReduce 和 YARN 技术的出现。数据计算模式的变化意味着数据科学中所关注的数据计算的主要目标、瓶颈和矛盾发生了根本性变化。

数据管理 ：

在完成数据预处理(或数据计算)之后，我们需要对数据进行管理，以便进行(再次进行)数据处理以及数据的再利用和长久保管。在数据科学中，数据管理方法与技术发生了根本性的改变不仅包括传统关系型数据库，而且还出现了一些新兴数据管理技术，例如 NoSQL 、 NewSQL 技术和关系云等。

技术与工具：

数据科学中采用的技术与工具具有一定的专业性， R 语言是数据科学家最为普遍应用的工具之一。

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