데이터 과학 석사

학위 개요

• 데이터 과학 기술에 대한 수요가 증가하는 혁명적 인 빅 데이터 영역으로 들어가십시오 1 .
• 풍부한 데이터 소스를 분석하고 시각화하는 방법, 데이터 추세를 파악하는 방법 및 데이터 관리 전략을 생성하는 방법을 학습하십시오.
• 호주 애널리틱스 전문가 협회 (Institute of Analytics Professionals) 및 비즈니스 분석 소프트웨어 (SAS) 분야의 업계 전문가를 비롯한 모든 업계의 전문가를 초빙합니다.
• Python, R, SAS, Hadoop 및 데이터 과학 전문가가 사용하는 기타 도구를 사용합니다.

1 Deloitte Access Economics, 작업의 미래 : 호주 데이터 과학의 직업 및 교육 트렌드, 2018 년 2 월.

스냅 사진

데이터 과학자가 급격히 부족한 혁명적 인 빅 데이터 영역으로 들어가십시오. 이는 2016-17 년과 2021-22 년 사이에 2.4 %의 연간 성장률로 데이터 과학 인력의 미래 성장을 주도 할 것으로 예상됩니다 (전체 호주 노동력의 연간 성장률 예측치보다 더 강함) 1 .

방대한 양의 데이터가 전 세계에서 매일 생성됩니다. 그것을 이해할 필요가있는 것은 '빅 데이터'의 혁명적 영역과 '데이터 과학자'의 새로운 경력을 창출했다. 데이터 과학자들은 패턴을 찾고, 보이는 혼돈으로부터 의미와 가치를 창출합니다.

선도적 인 연구자들은 풍부한 데이터 소스를 분석하고 시각화하는 방법, 데이터 추세를 파악하고 데이터를 기반으로 통찰력을 생성하는 방법을 배웁니다.

이 대학원 학위는 세 가지 프로그램 (대학원 수료증, 대학원 디플로마 및 석사)의 일부로 제공됩니다. 각 자격은 다음 자격으로 확장되므로 마스터 레벨 자격으로 쉽게 전환 할 수 있습니다.

처음 4 개 과정을 완료 한 후이 학위를 종료하기로 결정하면 데이터 과학 대학원 수료증을 받게됩니다. 처음 8 개 과정을 완료 한 경우 데이터 과학 대학원 디플로마를 받게됩니다.

1 Deloitte Access Economics, 작업의 미래 : 호주 데이터 과학의 직업 및 교육 트렌드, 2018 년 2 월.

실제 연결

연구 기관 및 센터

이 대학에는 다음을 포함한 여러 연구 기관, 농도 및 센터가 있습니다.

• 고급 컴퓨팅 연구 센터
• 산업 및 응용 수학 센터
• 미래 산업 연구소
• 정보 통신 연구소
• 신동 물질 및 생물 정보학 연구 센터
• 국방 및 시스템 연구소

모두 업계 표준 시설을 갖추고 있으며 학생들에게 역동적인 교육 및 연구 기반을 제공하는 세계적으로 유명한 링크 및 협회가 있습니다.

University of South Australia 는 정규 직원 마스터 클래스와 취업 박람회 , 호주 및 해외 동문 행사도 개최합니다.

기간: 2년(풀타임)
형식: 풀타임

데이터 및 통계에 대한 기초 기술을 개발하는 것으로 시작한 다음 2년차에는 분석에 대한 고급 기술을 공부하게 됩니다. 여기에는 다음과 같은 과정이 포함됩니다.

• 예측 분석
• 애널리틱스의 감독되지 않은 메소드
• 연구 방법
• 데이터 시각화
• 대규모 조직의 고객 분석
• 고급 분석 기법 1 및 2
• 소셜 미디어 데이터 분석

구조화된 프로젝트 팀에서 일하면서 최신 데이터 과학 기술 및 관행에 대한 실질적인 경험을 얻을 수 있는 전문 프로젝트로 학위를 마칠 것입니다.

University of South Australia 의 데이터 과학 석사는 데이터 과학 기술 및 연구에 대한 최신 지식을 제공합니다. 수학 또는 IT 배경 지식이 있는 학생들을 대상으로 하며 두 가지 모두에 맞는 과정을 제공합니다.

풍부한 데이터 소스를 분석 및 시각화하고, 데이터 추세를 파악하고, 데이터 관리 전략을 생성하는 방법을 배웁니다. 코스워크는 호주 분석 전문가 연구소(Institute of Analytics Professionals of Australia)와 비즈니스 분석 소프트웨어 리더인 SAS를 포함한 업계와 함께 설계되었습니다.

데이터 과학 분야는 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 정통한 비즈니스 리더가 조직의 모든 측면에 분석을 통합함에 따라 계속 성장할 것입니다. 분석, 과학, 데이터 및 추론은 비즈니스 세계의 모든 곳에서 매일 의사 결정 프로세스에 포함되고 있습니다.

고려해야 할 직업 :

• 데이터 과학자: 인터페이스, 데이터 마이그레이션, 빅 데이터 및 데이터베이스 이해 원시 데이터를 처리하고 최상의 분석 유형을 결정하는 데 앞장서고, 사용자 행동 및 상호 작용을 이해하기 위해 대량의 데이터 마이닝 혁신을 촉진하기 위해 데이터 결과를 IT 리더 및 비즈니스 리더에게 전달
• 빅 데이터 시각화 도구: 시각화 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하고 의미를 도출하고 발견 사항을 전달합니다. 보고/분석을 위한 데이터베이스 요구 사항에 대한 입력 제공 데이터 획득, 관리 및 문서화(예: 지리 공간); 데이터 또는 GIS 데이터 분석에서 시각화 생성
• 비즈니스 데이터 분석가: 이해 관계자, 분석가 및 고위 경영진과 협력하여 비즈니스 전략과 질문해야 할 질문을 이해합니다. 연구 필요성 식별; 실험을 설계하고 결과를 기반으로 권장 사항을 작성합니다. 비즈니스를 지원하기 위해 복잡한 분석 프로젝트 추진
• 정보 보안 분석가: 보안 사고를 방지하기 위한 보고 및 권장 사항 보안 통제 모니터링; 새로운 보안 기술, 방법 및 기술 구현 보안 모범 사례 옹호; 보안 위험 및 규정 준수 문제에 대한 시스템 검토
• 데이터 엔지니어: 데이터 워크플로, 파이프라인 및 ETL 프로세스 관리, '빅 데이터' 인프라 준비, 데이터 과학자 및 분석가와 협력
• 기계 학습 분석가: 기계 학습 모델 구축 및 구현, 빅 데이터 생산 파이프라인의 시스템을 통해 생산 소프트웨어 개발, 추천 시스템 작업, 고객 분석 솔루션 개발

IT 분야 학생 만족도에서 SA의 No.1 대학(비교(QILT): 과정 경험 설문지 2019-20, 컴퓨팅 및 정보 시스템 – 전체 만족도 지표(대학원). SA에서 설립한 공립 대학만 해당)