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多年来，就业市场的竞争一直十分激烈，这就要求大学需要积极开发适应市场需求和符合行业实际的课程。奥克兰理工大学工程、计算机与数理学院（School of Engineering, Computer & Mathematical Sciences），依托顶尖学术团队和优势行业资源，长期致力于帮助学生获得职业发展所需的核心技能、可迁移技能以及实践经验，让学生始终能够在行业发展变革中把握机遇、获得成功。
随着社会发展和产业变革，全球各大行业对分析专业人才的需求日益增加。奥克兰理工大学工程、计算机与数理学院开设的分析学硕士课程，紧盯统计建模和数学模拟的最新理论、工具和技术，通过培养和提升学生的高级分析技能和数据库技能，让学生具备帮助企业应对大数据时代严峻挑战的综合能力，进而能够在竞争激烈的就业市场中脱颖而出、在发展变化的行业进程中抢占先机。
分析学硕士【Master of Analytics】
核心课程：
►数据挖掘和机器学习【Data Mining and Machine Learning】
►仓储与大数据【Data Warehousing and Big Data】
►数学研究方法【STEM Research Methods】
►数学建模与仿真【Mathematical Modelling and Simulation】
►分析学高级专题【Advanced Topic in Analytics】
►最优化和运筹学【Optimisation and Operations Research】
选修课程：
►健康分析【Health Analytics】
►地理计算【Geocomputation】
►生物信息【Bioinformatics】
►高级金融建模与分析 【Advanced Financial Modelling and Analytics】
►多元分析【Multivariate Analysis】
►官方统计【Official Statistics】
►计算数学与统计【Computational Mathematics and Statistics】
实习课程：研究项目【Research Project】
课程设置：学制1.5年，共180学分
开学时间：2024年2月26日；2024年7月15日
入学要求：数学科学相关学士学位(或同等学历)且平均成绩达到B或以上
语言要求：雅思总分6.5，单项不低于6.0或同等成绩水平
职业前景：数据分析师/科学家；数据工程师；运筹分析师；定量分析师；商业智能分析师；市场研究分析师；管理顾问或成为高等教育机构研究员等
课程详情：https://www.aut.ac.nz/study/study-options/engineering-computer-and-mathematical-sciences/courses/master-of-analytics
学生访谈实录
Wenqiang Liu
分析学硕士
AUT博士研究生在读
分析学硕士
AUT博士研究生在读
问：AUT分析学硕士课程的实践性如何？
答：分析学硕士课程采用的是理论课程和实验课程相结合的教学方式，这样的教学方式可以有效的帮助学生理解和接受所学的知识。随着课程的进展和深入，学生也有机会去处理一些经典案例或者参与到企业的具体项目，不仅可以运用如基本编程、统计分析、机器学习、数据可视化、预测建模等核心知识和技能去解决实际问题，还能够在团队项目中提高协作能力和沟通能力。
通过和一些已经工作的朋友交流，我们一致认为分析学硕士课程对工作有以下帮助：
►数据分析技能：获得数据分析的核心技能，包括数据收集、清洗、分析和解释等，有助于更好地理解和利用所处理的数据，以提供决策支持和满足业务需求。
►编程语言和分析软件：SQL、PYTHON、 R、MATLAB和SAS。
问：AUT分析学硕士课程的优势有哪些？
答：课程的合理安排 - 课程内容基本囊括工作所需的全部核心知识，诸如数据处理、数据可视化、机器学习、数据分析等。
导师的悉心教导 - 所有授课教师都非常耐心。让我印象比较深刻是，一次向曹继岭（Jiling Cao）教授请教有关Martingale（鞅） 的问题，他很耐心地向我讲解了全部推导过程，并解释了每一步的具体涵义。
国际化的学生构成 - 在STAT 804 最优化和运筹学 (Optimisation and Operations Research)课程中有一个团队合作项目作业，我们团队的成员来自五个不同的国家。通过这次团队合作不仅仅让我学习到“最优化”的相关知识，更让我意识到团队协作和多元碰撞的重要性。
问：AUT分析学硕士课程的实习机会如何?
答：分析学硕士课程的第三学期开设有实习课程，有很多公司的真实项目可供选择。但若想很好地完成实习项目，我认为还需要具备以下能力：
►基本的编程能力：如熟练运用Python、R、SQL等。
►数据处理和清洗：包括数据清理、缺失值处理、异常值检测和数据转换等技术。这是数据分析的重要环节，可以确保数据的质量和准确性。
►数据可视化：使用图表、图形和可视化工具来呈现数据，并有效地传达结果和获取洞察。
►统计分析：掌握常用的统计学分析方法，如假设检验、方差分析、回归分析和时间序列分析等，有助于发现数据之间的关系、识别趋势，并进行预测和推断。
►机器学习和预测建模：机器学习的基本概念和算法，如决策树、逻辑回归、支持向量机和聚类分析等，以及运用这些算法来构建预测模型和分类器。
问：AUT分析学硕士课程的就业优势有哪些?
答：分析学硕士课程在就业方面有两个明显优势，一是学习需求的技能提升职场竞争力，二是数据分析的行业应用领域不断扩展。
►学习需求的技能：虽然数据分析和数据科学的需求正在不断增长，但是就业竞争也同样日益激烈。AUT分析学硕士课程可以帮助学生获得广泛的数据分析技能，对于拓宽就业空间大有裨益。
►行业多样性：数据分析的行业应用领域极广。无论是金融、零售、健康、医疗、科技还是咨询，几乎每个行业都需要数据分析师来解决业务问题、提供决策支持。
