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大数据出国留学哪个专业好(2023年最新分享)

时间:2023-12-12 本站 点击:0

导读:本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关大数据出国留学哪个专业好的相关内容,希望对大家有所帮助,一起来看看吧。

出国留学学什么专业好

出国留学推荐几个比较好的专业可供参考:商科专业、旅游管理专业、翻译专业都是蛮不错的。

1、商科专业

英国院校的商科专业分类严谨,尤其到硕士阶段,针对性很强。商科常见的专业有:经济、金融、会计、管理,国际贸易,市场营销,MBA等。其中,金融或者金融相关专业的选择比例最大。

2、旅游管理专业

随着近年来旅游业的逐步发展和日渐完善,中国对旅游、酒店管理专业人才的需求与日俱增。结合中国目前的旅游酒店行业情况,管理层的外语水平普遍偏低,拥有海外教育背景的国际型管理人才更是稀缺。

3、翻译专业

学习语言类专业的不少,可目前国内市场人才依旧紧缺,尤其是会议口译、法庭口译、商务口译、联络陪同口译和文书翻译这五类翻译人才。【想知道哪所海外院校适合你?】

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成为大数据专业人员 留学美国学什么专业很重要

美国留学学什么专业好:计算机与电信科学

计算机科学领域专业很多,多数就业形势都不错。如软件、数据库、网络、硬件、芯片、无线通信等都可吸收大量优质人才。一般博士学历的毕业生去大公司做科研较多,年薪可达10万美元。硕士学历的毕业生多可从开发人员做起,年薪5万至8万美元。

一般来说申请美国计算机专业类名校至少要GPA3.2以上,GRE320以上,TOEFL90以上。当然这只是个基本要求,不代表达到了这个标准就可以能申请到好学校。每个学校会在这个基础上再附加自己的标准。有的学校看重本科GPA,有的学校看重国内学校排名,有的学校则喜欢研究经历丰富的申请人。那么申请像Stanford,UC Berkeley,UIUC,Georgia Tech这样的牛校就更需要非常强大的背景了。申请这些学校的学生GRE一般都能考到1380左右,一般会在SCI上发表一些论文,参加过一些国际会议,研究背景和国内学校排名也是数一数二的。

留学英国哪些大学的数据分析专业好

留学英国哪些大学的数据分析专业好?

1. 伦敦政治经济学院LSE

(The London School of Economics and Political Science)

MSc in Data Science

数据科学

该专业开设在Department of

Statistics统计学方向下,是17/18学年新推出的课程,也说明名校对于社会需求做出的反应还是很迅速的。课程旨在让学生能够应用先进的数据科学和统计方法来调查现实世界的问题。核心课程将为您提供数据科学,计算技术和统计分析,数据挖掘等一些基本理论。

然后你将从以下选修课程中,根据自己的职业方向,进行选修:

ST446 Distributed Computing for Big Data (H)大数据分布式计算

ST444 Statistical Computing (H)统计计算

ST405 Multivariate Methods (H)多变量方法

ST411 Generalised Linear Modelling and SurvivalAnalysis (H)广义线性建模与生存分析

ST422 Time Series (H)时间序列

ST436 Financial Statistics (H)金融统计

ST429 Probabilistic Methods in Risk Management andInsurance

(H)风险管理与保险概率法

MY459 Quantitative Text Analysis (H)定量文本分析

MA407 Algorithms and Computation (H)法与计算

MA424 Modelling in Operations Research (H)运营研究建模

入学要求:学术:中国TOP35位大学,平均分85%以上

雅思:7.0(R/L6.5;W/S6.0)

每年学费:26,448英镑/年

2. 华威大学

(University of Warwick)

华威大学作为英国国家数据科学研究所Alan Turing Institute数据分析研究的领导者,并且与纽约城市科学与进步中心New York

Centre for Urban Science and Progress合作。

有2个与大数据相关的专业:

(1)MSc in DataAnalytics

数据分析

开设在Department of Computer

Science计算机科学学院下,课程提供数据分析的跨学科视角,使学生能够获得计算机科学,数学和工程的先进知识,这对未来在“大数据”中的作用至关重要,使华威大学的毕业生在网络安全,金融,政府和技术等领域具有独特的价值。

入学要求:学术:相当于英国二等二荣誉学士学位,数学,科学或分析学科要比较强

雅思:6.5(6.0)

每年学费:23,460英镑/年

(2)MSc in Big Dataand Digital Futures

大数据和数字期货

开设在Centre for Interdisciplinary

Methodologies跨学科方法研究中心,该课程介绍了数据对传统研究流程的挑战以及对安全性,隐私权,伦理学以及治理和政策的影响。

入学要求:学术:相当于英国一等或二等一荣誉学士学位,数学,科学或分析学科要比较强。不需要计算机科学,数学或统计学背景。重点是他们想要更多地了解数据和数字在日常生活中发挥作用的方式。愿意参与现实世界的社会科学问题,对大数据和数字期货感兴趣。

雅思:7.0(6.0/2项7.0+)

每年学费:19,180英镑/年

3. 伦敦国王学院

KCL(King's College London)

Big Data in Culture Society MA

大数据文化与社会

该专业开设在Department of Digital Humanities数字人文学院,The Digital Humanities

department (2014 Research

ExcellenceFramework)数字人文科学排在全英TOP1。伦敦国王学院率先在文化与社会的大数据中认识到大数据在当代社会日益增长的重要性,从艺术和人文学的角度来解决大数据的理论和实践。

入学要求:学术:相当于英国二等一荣誉学士学位,商科/英语/艺术/人文或者社科相关专业

雅思:7.0(R/W6.5,S/L6.0)

每年学费:22,800英镑/年

美国哪些大学的大数据相关专业好

美国数据相关院校可以了解以下院校:加州大学伯克利,麻省理工,卡内基梅隆,斯坦福,密歇根安娜堡,华盛顿,伊利诺伊香槟分校,哥大,康奈尔,佐治亚理工等。一般来说数据科学项目对申请者本科的专业没有明确的要求,但是要求申请者有数学和计算机背景,就业的话数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、商业智能分析师(BI 分析师)、系统分析师、自然语言处理(NLP)工程师、数据架构师等

如果想知道自己的成绩能申请到美国多少排名的院校?可以把你的基本情况(GPA、托福成绩、专业、院校背景等信息)输入到留学志愿参考系统中去,系统会自动从数据库中匹配出与你情况相似的同学案例,看看他们成功申请了哪些院校和专业,这样子就可以看到你目前的水平能申请到什么层次的院校和专业了,对自己进行精准的定位。

美国留学学什么专业好

美国的教育高度发达。学生可以选择各种各样的专业学习。更多还是在于自己的兴趣,爱好,职业天赋来选择自己的专业。

1)物理学

这类学科高度抽象,需要很深的专业知识。普通人别说学好,基本上看美国的教材都看不懂。如果本科基础好,比如清华,人大这类名校的学生,本科学物理的,完全可以选择这类学科。物理学是很多高端行业的基础。毕业后可以在金融机构从事量化分析等工作,收入非常高,年薪可以高达40万到80万美元。

2)化学

化学在美国也是特别好找工作。喜欢学化学的学生必须喜欢成天在实验室里做实验,要求很强的动手能力。对智力要求相对来说没有那么高。

3)金融

金融行业有前端工作,有后端工作。前端工作主要是营销,销售投行的金融产品。这类工作,美国有行业保护,要求有绿卡,或工卡才可以做。如果是外国学生,美国公司不提供H1B工作签证,不能长期工作。在后端工作,负责产品研发,设计,这类工作对技术要求极高,一般要有CFA为佳。

4)生化

这类学科经常要在实验室做实验。有时夜里起来也要去喂小老鼠之类的。上学时,奖学金都很高,毕业后工作也特别好找。

5)会计

会计是在美国找工作最容易的行业。主要要求做事高度细心。要是进大公司,今后想在职业上有大的发展,要求有会计专业学历,将来要考CPA。如果没有相关文凭,去小公司工作也特别容易,只要做事特别细心。

6)数学

美国人数学是最差的。在美国学数学,一般可以读博士,毕业后在各大学校任教。待遇也非常好。

7)MBA

MBA学习的是商科里的综合课程。对商业的很多基础知识都有所了解。毕业后选择职业面非常宽。可以进各种各样的行业,从事各种商业类的工作,比如:总裁助理,市场部经理,商务管理等等。

8)大数据管理

是今后非常好的方向。毕业后可以进很多大企业工作。

9)计算机

计算机专业无疑是当今最好的专业。很多学习计算机专业的人是可以创造IT神话的。美国尤其是加州,IT业高度发达。

结语:以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于大数据出国留学哪个专业好的全部内容了,感谢您花时间阅读本站内容,希望对您有所帮助,更多关于大数据出国留学哪个专业好的相关内容别忘了在本站进行查找喔。


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