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在当前全球化的教育背景下，中国学生在国际留学舞台上占据了重要的位置。他们的首选专业集中在STEM领域和商业学科，这一趋势在近年来的留学数据中得到了明显的体现。
根据最新的统计数据，中国学生在本科和硕士阶段主要倾向于商科、理工科和人文社科。然而，当他们进入博士学习阶段时，理工科的受欢迎程度显著提升，占据了52.2%的比例。这一变化反映了学生对未来职业发展的深思熟虑。 这表明，中国学生对于科学、技术、工程和数学的热情持续高涨。
热门专业的变迁，数据科学（DS）的崛起
金融、计算机科学和教育学长期以来一直是中国留学生的热门选择。但值得注意的是，市场营销专业在2024年的受欢迎程度显著上升，成为第四位的热门专业。同时，机械工程专业也首次进入前十，显示了这些领域的就业前景和发展潜力。
数据科学作为一门新兴的学科，已经迅速跻身于中国留学生的毕业专业TOP10。这一现象背后，是就业市场对数据科学专业人才的迫切需求。数据科学不仅是一门科学，它还涉及到应用数学、统计学、模式识别、机器学习等多个领域。
在澳洲，数据科学专业通常涵盖了高阶统计学、机器学习、数据可视化等。这些课程对学生的专业背景要求较高，通常更适合具有数学、统计学、计算机科学等量化背景的学生。 数据科学是一门典型的交叉学科，涉及统计学、编程、数据处理、机器学习等方面的知识，同时，想要从事相关工作，也需要对所处理领域的专业知识有一定的了解。这是一个应用范围相当广泛的领域，涉及到商业、医疗、金融、社会科学等多个学科。其核心目标是从各种数据中提取有用的信息、模式和知识。
其主要研究方向包括：
数据分析与统计学 数据科学家使用统计学方法来分析数据，揭示数据中的模式、趋势和关联。这包括描述性统计、推断统计和假设检验等。
机器学习 研究如何使用算法和模型来训练计算机系统，使其能够从数据中学习并做出预测或决策。包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
大数据处理 研究如何有效地处理和分析大规模的数据集，包括分布式计算、数据存储、数据压缩等技术。
数据可视化 研究如何通过图形、图表等可视化手段呈现数据，使非专业人士也能理解和利用数据。
人工智能 数据科学与人工智能有很大的交叉，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。
商业分析 在商业领域中，数据科学可以用于市场分析、客户行为分析、风险管理等，为企业提供决策支持。
数据科学专业的就业前景
数据科学领域的就业前景非常广阔。据美国劳工部统计，数据科学家的职位需求预计在未来几年内将持续增长。此外，数据科学家的平均薪资也相当可观，这进一步证明了该领域的吸引力。
数据科学专业为学生提供了广泛的就业机会和良好的职业发展平台，是一个充满机遇和挑战的领域。
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杜珂玮
