王莹老师近几年，“大数据”一词一直不断在人们面前狂刷存在感，贴近生活又自带冷淡的科技感，让人想靠近却不知从何开始。
“你是做什么的？”
“我是搞大数据的”
此话一出感觉瞬间提升好几个level！身为小白想紧跟潮流却又不懂该怎么办？没关系，这里就来告诉你到底什么叫“大数据”。
什么是大数据
大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
嗯，很高端，但完全看不懂是不是？别担心，我们来举个例子：
数据就像水，汇集成湖泊、海洋，蕴含丰富的资源。普通人用钓鱼竿获取信息，而公司和企业则拥有专业的捕捞团队。对大数据的分析和管理能够更好的认识数据海洋。如果你不满足只做一个小小的渔民，那么就快行动起来，你会发现大数据的魅力可不止这些哦。
为什么要选大数据
人才需求量大
是你是你，就是你，IT界的大熊猫！大数据简直就是时代的宠儿，随着信息技术应运而生。各个国家都存在数据人才缺口，企业不断增加招聘，当别人毕业后都在担心去向时，你也许已经接到多家公司抛出的橄榄枝了。
薪资待遇高
立思辰留学云介绍，澳洲的数据相关工作者平均年薪130,176澳元！美国数据分析师平均年薪高达16万美元！中国招聘平台给出的薪资也高达12万人民币！同等学历，同等工作经验的情况下，数据分析从业者的业内平均薪资是传统 IT 开发人员工资的1.5倍以上！分分钟晋升高薪阶层，走向人生巅峰。
专业相对冷门
“大数据”冷门？我才不信！其实，虽然大数据已经成为炙手可热的明星，但数据分析专业在商科里与会计等专业相比还是个小透明，澳洲很多大学还没有开设相关专业。而邦德商学院通过对全球市场的把握和预测，决定在今年开设商业数据分析专业 Master of Business Data Analytics (Professional)，为想要从事数据行业的学生提供专业指导。
邦德大学商业数据分析硕士 (专业方向) Master of Business Data Analytics (Professional) 的独特之处在于
商业数据分析硕士（专业方向）是专门为培养未来的数据分析师所开设的专业，提供了一个可直接与行业领导者交流的平台，并开发技术和组织专业知识。
专业技能get！
教你玩转各类技术语言，包括最常用于数据编程开发的R和Python语言，识别并解决高度复杂的业务问题，成为别人眼中的大神。
实践应用
是时候展现真正的技术了！商业数据分析硕士专业（Master of Business Data Analytics）会根据健康，营销和金融等一系列行业的实际业务问题，重点关注实践应用，帮助你在决策中发挥核心作用，提供智力支持，以确保公司能够在日益复杂的商业环境中获得成功。
小班授课结合专家指导
邦德大学提供小班授课(20-30人)和个人辅导，这意味着学生不仅会与同学建立良好的交际网络，还将受到澳大利亚著名经济学家，统计学家，金融分析师和数学家的指导。这可是邦德大学的独家福利，不要错过哦~
感受技术的力量
拥有了我的人也拥有不了我的心？错！邦德大学告诉你，在拥有专业知识的同时也能接触到邦德大学精算和金融大数据分析中心的最新技术以及40个 Bloomberg 终端，全面支持学生的专业学习。
PSW直通车！
独一无二的超实用福利来袭！毕业后学生可直接具备申请PSW (Post-Study Work) visa的资格，允许在澳洲停留2-4年的时间继续开展工作和学习生活！
身为学生可以在邦德大学获得哪些优势？
无专业背景也可申请
你在烦恼没有专业经验但又对数据分析很感兴趣怎么办吗？难道就此被拒之门外吗？不用担心！邦德大学为所有对数据分析领域感兴趣的学生提供专业学习，即使你之前没有从事分析或编程的领域也可以申请哦。
快速完成专业学习，拿到学位证书
时间就是金钱！邦德大学一年三学期制可以让学生在20个月完成这个硕士学位，并且达到移民局要求的申请PSW工签的要求，更早进入工作岗位！别的学生需要两年完成的学业，在这里只需一年多就可以实现！
省时省力又省钱
在获得完善的专业知识的同时，不仅节省了时间还降低了住宿和生活成本，简直不要太划算！
邦德大学商业数据分析硕士(专业方向)
Master of Business Data Analytics (Professional)
课程时长：92周(五个学期)
开学日期：2019年9月
2020年1月
2020年9月
学费
2019年：共$65,670(五学期，13门课)
2020年：共$69,050(五学期，13门课)
入学标准
- 学术要求：
需要完成商业学科的本科学位或同等学历
- 语言要求：
雅思成绩6.0 （各项不低于6.0）
托福成绩65
其他类型可查看官网
毕业后就业方向
数据科学家
定量分析师/建模师
数据业务分析师
业务分析经理或顾问
统计学家
数据库管理员
数据架构师
大数据工程师
营销分析师
