加拿大特伦特大学数据分析硕士专业学费贵不贵?入学条件难不难?

近年来，越来越多的中国学子选择留学，那其中加拿大特伦特大学数据分析硕士专业学费贵不贵?入学条件难不难?？本文则针对这个问题，为大家整理了资料，接下来咱们就一起往下了解吧。

特伦特大学大数据分析硕士专业学费

学费：21267.00加币/年

特伦特大学大数据分析硕士专业入学条件

均分要求：最近四个学期或最近两个大学学年的最低B +(77%)或同等水平(最近十个完整学分)

背景专业要求：微积分，概率性，统计学;线性代数;至少能够使用一种编程语言在基本水平上进行编程

雅思总分：6.5

托福总分：93

特伦特大学大数据分析硕士专业核心课程

AMOD 5210H: Foundations of Modelling 建模基础

AMOD 5220H: Mathematical Aspects of Modelling 数学方面建模

AMOD 5230H: Computational Aspects of Modelling 计算方面建模

AMOD 5240H: Statistical Aspects of Modelling 统计方面建模

AMOD 5250H: Data Analytics with R 具有R的数据分析

AMOD 5430H: Data Visualization 数据可视化

AMOD 5420H: High Performance Computing 高性能计算

AMOD 5410H: Big Data 大数据

AMOD 5440H: Data Mining 数据挖掘

特伦特大学大数据分析硕士专业介绍

特伦特大学是加拿大最早致力于填补数据科学专业人才培训空白的大学之一。

您将为处理和分析当今科学领域以及商业领域日益复杂的数据集所需的技术和工具做好独特的准备。

该专业计划可以在16个月内完成，并强调可视化，数据挖掘，基于云的方法和并行编程技能方面的实践技能。

为未来职业做好准备，包括首席数据官，数据科学家，数据解决方案架构师，业务经理和业务分析师。

特伦特大学大数据分析硕士专业就业前景

一、ETL研发

企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed FileSystem)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。主要涉及的技术有：Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等。

三、可视化工具开发

可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

六、OLAP开发

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。

八、数据预测分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

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