近年来，随着 大数据 、 物联网 、 云计算 和 泛娱乐化技术 的运用，与此相关的新业态被迅速激活，「职业版图」正在不断被刷新。尤其最近 ，一大波新职业登场，这些新职业也将成为未来经济的持续增长点。
然而， 这些职业也面临着“供需错位”，产业和人才培养链条无法及时对接，也对产业整体发展带来了新挑战。
入门新职业，专业学习按下“解锁键”
不难发现，这些“新职业”相互关联、联结紧密，不但需要专业理论教育和社会实践积累，更需要从业人员具备学习敏锐度，获得这些关键技能最有效的方式就是进行科学有效的专业学习。
麦考瑞大学一直关注社会需求，并致力于将前沿理论投入到实践教学中。开设的课程运用前瞻性眼光，将关键核心技能嵌入课程结构中，通过实践性项目让学生转化理论知识，从而培养符合就业需求的复合型人才。
本期，Tey为大家介绍扩展「职业版图」，可以从就读麦考瑞大学以下4类专业开始：
- Data Science (数据科学)
- Business Analytics (商业分析)
- Internet of Things (物联网)
- Game Design an Development (游戏设计与开发)
数据科学，
数字经济新赛道
在全球新一轮技术革命的推动下，数据正在重塑社会经济活动的游戏规则。数据科学通过挖掘和提炼大数据，提供更精准、更准确、更有价值的数据参考依据。 据Seek网站显示，新南威尔士州数据科学家(Data Scientist)一般年薪在$120k-$140k，预计未来5年工作机会有 12.9% 的增长 。
▌ 数据科学的数据可视化，能够让数据更清晰呈现。
强化数据技能
多种数据训练
数据敏感度up
学科融合
跨领域教学
融会贯通
高度实践性
必修实践项目
高效运用
职业竞争力强
课程实践性强
积累行业经验
培养三项核心技能：数学&统计学能力、计算机技能和行业知识。
学习并提升行业数据科学技术应用能力，涉及领域包括商业、科学应用、法务调查和研究等。
通过可选的必修实践项目 ( COMP8851-Inustry Base Internship A和STAT8225-Data Science Project 二选一) 锻炼结构化数据分析思维、数据优化和数据加工能力。
掌握常用数据分析工具，如SPSS、SAS、Python、Excel、SQL、R等，并探索运用ggplot2、Bokeh、matplotlib等实现数据可视化。
发展大数据技术应用背景下的云技术、机器学习、统计模型、数据挖掘和相关的数据科学关键技能。
