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墨尔本大学的information systems和data science选哪一个好?

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先来说一下墨尔本大学的master of information system,学制有1年,1.5年,2年区分。一年2次开学,C9,985,211,双非院校对应的分数是75.80.85.90,雅思要求6.5,单项不低于6。这个专业位于工程学院下面,适合对信息技术的商业运用有兴趣的学生,课程涵盖IT员工感兴趣的核心方面,例如项目变更管理,IT战略和治理,以及新兴技术。所有背景的学生都可以申请。目前各行各业中,信息系统也是在不断的发展和更新之中。信息系统硕士课程适合那些想要成为未来数字思想家和商业领袖的学生。

墨尔本大学的Master of Data Science,学制2年,一年一次开学,C9,985,211,双非院校对应的分数是72.76.80.84,雅思要求6.5,单项不低于6。这个专业对于学生背景是有要求,需要是本科相关专业的学生,已经学习过计算机编程,数理统计,微积分等科目。

这个专业核心课程将提供坚实的数据科学基础,因此需要拥有管理和解释大量复杂数据的关键技术和分析能力。除了核心课程外,选修课程可以更自由地深入研究数据科学的专业领域。总之来书,这个专业是技术性更强。适合想进一步科学探索和学术研究的学生。

以上就墨尔本大学的两个专业简单分析一下。

谢邀

首先呢必须承认,information systems也就是情报系统我还真不了解,但是data science也就是数据科学我还是比较了解的。

数据科学是什么?

科学发展迅速,人类社会每天都会产生大量的数据,例如淘宝每天大量的订单,Facebook上动辄就上亿的交互量,而数据科学就可以利用这些大量的数据来分析操作,例如你在淘宝或者Amazon上经常查看某一类商品,那么首页就会推荐这类商品,再比如,我现在有一笔资金,可以进行投资,一个是it公司,一个是传媒公司还有一个是广告公司,那么我投哪一个更赚钱呢?这就可以通过数据科学去分析来得出一个大概的结论。

数据科学学什么?

简单概括就是三点

1.模型,算法

也就是数学模型,将问题抽象简化成具体结构,具体来说就是为了某种目的,用字母、数字及其他数学符号建立起来的等式或者不等式以及图表、图像、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。

而算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。可以说一个问题我将其抽象成一个模型,再利用算法将其解决。

2.大数据下的数据结构

数据结构是计算机存储,组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。面对海量的数据我们必须要学会系统的存储它,而大数据下的一些常用的数据结构必须了解,例如哈希、bitmap、布隆过滤器、堆等等。

3.visualization(可视化)

可视化是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像再屏幕上显示出来,再进行交互处理的理论、方法和技术。

这只是三点大的概念,其中包含了大量的知识,例如算法这一块就需要你对线代,高数,概率论等各种数学学科有深入的学习,所以大数据的学习绝非易事。

数据科学前景怎么样?

一般来说数据科学在信息技术行业居多,其他各个行业也都有数据科学的岗位,例如医药,金融,市场营销等等,就业方向很多,如果你对某一领域很了解就可以去这个领域谋求相关的岗位,而且目前大数据人才缺口很大,相对于其他专业来说更容易找到工作,并且薪水相当可观。

数据科学目前是风口上的专业,对于情报系统我不了解,但是跟数据科学这么一个大火的专业相比,孰优孰劣相信你自己会有一个清楚的判断。

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