申请新西兰留学大数据有哪些相关专业及院校推荐
什么是大数据？
大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据从业人员主要基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策。
和大数据相关的职位有哪些？
1.数据分析师——Data Analyst
收集、处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
2.数据挖掘工程师——Data Mining Engineer
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
3.数据库开发——Database Development Engineer
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
4.数据库管理——Database Administrator
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
5.数据科学家Data Scientist
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
6.商业分析师——Business Analyst
根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。更高，更广，更深入并且更数据化地对商业进行分析。
数据分析师就业前景
20世界90年代开始，我们对数据分析师的需求一直长盛不衰，而且还有扩展之势。
在新西兰，数据分析师年薪在6万9纽币-11万纽币左右，数据科学家的年薪可以达到8万5纽币-12万8纽币左右，是个非常高薪的职位。
商业数据分析师的薪资也在8万1纽币-10万4纽币左右。
我想从事数据分析行业，需要学习哪些专业呢？
数据分析是商科和计算机相结合的交叉学科。如果说哪些专业更适合做大数据相关的工作，肯定是专为大数据时代而生的数据科学（Data Science）和商业分析（Business Analytics）这两个专业。
01 数据科学——Data Science
具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
数据科学是以计算机科学的基础上演变而来的，基础学科包括了工程学、计算机工程和计算机科学，数据科学涉及到的专业知识还包含了机器学习Machine Learning /云计算 Cloud Computing /最优化 Optimization 等。
02 商业分析——Business Analytics
是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，从而实现大数据在商业领域的应用。总结来说，就是通过对现代量化数据的管理和分析，从而对企业决策做出贡献。
商业分析是从统计学科下的分支应用统计发展而来，其学科基础是统计学，同时也包含有数据挖掘和回归分析的运用。
新西兰哪些专业可以选择呢？
本科阶段，新西兰八大开设的Bachelor of Science和Bachelor of Commerce中都有数据科学和商业分析专业可以选择，到了研究生阶段，更注重细节的划分，给大家介绍一些相关课程吧！
奥克兰大学
1、数据科学研究生
Master of Professional Studies 的Data Science专业
专注于将数据管理和数据分析技能应用于商业等专业领域。
课程设置：高级数据库系统；大数据管理；数据不确定性；高级机器学习；高级数据科学实践；统计计算；统计数据挖掘；高级机交互；并行和分布式计算；高级设计和算法分析；软件工具和技术；移动和企业计算；数据挖掘和机器学习；信息系统研究；数据挖掘和大数据；高级信息安全；自适应企业系统；系统动力学和复杂建模；高级操作系统；质量管理；会计和金融科学；科技人员营销；计算统计概论；现代应用统计学概论；高级回归方法；统计学家的专业技能；仿真和蒙特卡洛方法等
学制：授课型120学分或研究型120学分
入学要求：本科学士学位（包括一年的研究生水平学习）/一年制研究生学位/与领域相关的学士学位和一年专业资格或三年专业经验。成绩达到GPA3.0
开学：一年2次开学3月和7月
2020年学费：NZ$34,361 – $42,814
坎特伯雷大学
——Master of Applied Data Science
课程设置：
基础课程科目：统计学，计算机编程，数据管理。
A 组 - 高级数据科学能力：企业 / 机构中的数据分析和商业智能系统 ; 特殊主题或其他数字人文学 Level-400 课程; 官方统计 ; 大数据。
B 组 - 领域特定能力：信息系统管理，信息系统管理学，信息系统安全和风险管理，广义线性模型，高级统计建模，数据收集和采样方法，时间序列和随机过程，数据挖掘，多变量统计方法等。
应用数据科学项目 (45 学分 ) ：要求学生在团队工作中解决现实世界的数据科学问题。
学制：1 年 (180 学分 );
入学要求： 获得本科学位，平均成绩达到 B (B 等同 211/985大学成绩 75% ，非 211/985 大学成绩 80%);
开学：一年两次开学， 2 月和 7 月。
2020年学费：NZ$41,250（180学分）
奥克兰理工大学
——Master of Analytics
课程设置：
数据挖掘和机器学习；数据仓库和大数据；研究方法；数学建模与仿真；分析高级主题；优化与运筹学；健康分析；地理计算；生物信息学；高级财务建模和分析；多元分析；官方统计；计算数学和统计学或经计划负责人批准的任何其他研究生论文。
学制：180学分1.5年
入学要求：本科数学科学或者相关专业，成绩平均达到B；在特殊情况下，不满足上述要求但具有学术和专业经验的适当组合的申请人可以被考虑录取，但必须完成任何相关的先决条件论文。
开学：一年2次，2月和7月
2020年费用：NZ$36,962
大数据（Big Data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据从业人员主要基于各种分析手段对大数据进行科学分析、挖掘、展现，以辅助企业做出商业决策。
和大数据相关的职位有哪些？
1.数据分析师——Data Analyst
收集、处理和执行统计数据分析；运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。
2.数据挖掘工程师——Data Mining Engineer
数据建模、机器学习和算法实现；商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
3.数据库开发——Database Development Engineer
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。
4.数据库管理——Database Administrator
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。
5.数据科学家Data Scientist
数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法；利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。
6.商业分析师——Business Analyst
根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。更高，更广，更深入并且更数据化地对商业进行分析。
数据分析师就业前景
20世界90年代开始，我们对数据分析师的需求一直长盛不衰，而且还有扩展之势。
在新西兰，数据分析师年薪在6万9纽币-11万纽币左右，数据科学家的年薪可以达到8万5纽币-12万8纽币左右，是个非常高薪的职位。
商业数据分析师的薪资也在8万1纽币-10万4纽币左右。
我想从事数据分析行业，需要学习哪些专业呢？
数据分析是商科和计算机相结合的交叉学科。如果说哪些专业更适合做大数据相关的工作，肯定是专为大数据时代而生的数据科学（Data Science）和商业分析（Business Analytics）这两个专业。
01 数据科学——Data Science
具体来说，数据科学是指通过挖掘数据、处理数据、分析数据，从而获取数据中潜在的信息和技术。
数据科学是以计算机科学的基础上演变而来的，基础学科包括了工程学、计算机工程和计算机科学，数据科学涉及到的专业知识还包含了机器学习Machine Learning /云计算 Cloud Computing /最优化 Optimization 等。
02 商业分析——Business Analytics
是以商业知识为基础，数理编程为手段，从数据分析出发，以决策优化来创造价值的新兴专业，从而实现大数据在商业领域的应用。总结来说，就是通过对现代量化数据的管理和分析，从而对企业决策做出贡献。
商业分析是从统计学科下的分支应用统计发展而来，其学科基础是统计学，同时也包含有数据挖掘和回归分析的运用。
新西兰哪些专业可以选择呢？
本科阶段，新西兰八大开设的Bachelor of Science和Bachelor of Commerce中都有数据科学和商业分析专业可以选择，到了研究生阶段，更注重细节的划分，给大家介绍一些相关课程吧！
奥克兰大学
1、数据科学研究生
Master of Professional Studies 的Data Science专业
专注于将数据管理和数据分析技能应用于商业等专业领域。
课程设置：高级数据库系统；大数据管理；数据不确定性；高级机器学习；高级数据科学实践；统计计算；统计数据挖掘；高级机交互；并行和分布式计算；高级设计和算法分析；软件工具和技术；移动和企业计算；数据挖掘和机器学习；信息系统研究；数据挖掘和大数据；高级信息安全；自适应企业系统；系统动力学和复杂建模；高级操作系统；质量管理；会计和金融科学；科技人员营销；计算统计概论；现代应用统计学概论；高级回归方法；统计学家的专业技能；仿真和蒙特卡洛方法等
学制：授课型120学分或研究型120学分
入学要求：本科学士学位（包括一年的研究生水平学习）/一年制研究生学位/与领域相关的学士学位和一年专业资格或三年专业经验。成绩达到GPA3.0
开学：一年2次开学3月和7月
2020年学费：NZ$34,361 – $42,814
坎特伯雷大学
——Master of Applied Data Science
课程设置：
基础课程科目：统计学，计算机编程，数据管理。
A 组 - 高级数据科学能力：企业 / 机构中的数据分析和商业智能系统 ; 特殊主题或其他数字人文学 Level-400 课程; 官方统计 ; 大数据。
B 组 - 领域特定能力：信息系统管理，信息系统管理学，信息系统安全和风险管理，广义线性模型，高级统计建模，数据收集和采样方法，时间序列和随机过程，数据挖掘，多变量统计方法等。
应用数据科学项目 (45 学分 ) ：要求学生在团队工作中解决现实世界的数据科学问题。
学制：1 年 (180 学分 );
入学要求： 获得本科学位，平均成绩达到 B (B 等同 211/985大学成绩 75% ，非 211/985 大学成绩 80%);
开学：一年两次开学， 2 月和 7 月。
2020年学费：NZ$41,250（180学分）
奥克兰理工大学
——Master of Analytics
课程设置：
数据挖掘和机器学习；数据仓库和大数据；研究方法；数学建模与仿真；分析高级主题；优化与运筹学；健康分析；地理计算；生物信息学；高级财务建模和分析；多元分析；官方统计；计算数学和统计学或经计划负责人批准的任何其他研究生论文。
学制：180学分1.5年
入学要求：本科数学科学或者相关专业，成绩平均达到B；在特殊情况下，不满足上述要求但具有学术和专业经验的适当组合的申请人可以被考虑录取，但必须完成任何相关的先决条件论文。
开学：一年2次，2月和7月
2020年费用：NZ$36,962
