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
AUT分析学硕士课程的优势
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。
AUT分析学硕士课程的实践性
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。
AUT分析学硕士课程的实习机会
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。
AUT分析学硕士课程的就业优势
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。
