多伦多大学数据科学硕士专业 带你挖掘大数据背后的商业财富!

　　大数据时代到来，利用数据分析进行商业决策已是大势所趋，互联网时代对数据挖掘、分析与应用方面人才需求量不断增长，为此多伦多大学就开设了数据科学硕士专业，下面，就随小编来看看吧，希望对大家有所帮助：

　　Master of Science in Applied Computing Data Science

　　数据科学的目标是从数据中获取知识。随着数据收集和处理技术的迅速发展，该领域起源于统计学和计算机科学。许多数据科学家不仅参与数据的技术方面，而且使用数据来帮助指导决策。

　　我们的数据科学集中提供学生对统计和计算机科学方法的先进理解，积极的研究训练，并有机会通过我们的应用研究实习在现实世界中测试你的知识。

　　课程设置：

　　CSC2104HF/CSC465H1 — Formal Methods of Program Design

　　CSC2107HS/CSC488H1 — Compilers and Interpreters

　　CSC2125HS — Topics in Software Engineering: Blockchain Technology and Engineering

　　CSC2206HF — Computer Systems Modelling

　　CSC2208HF/CSC469H1 — Advanced Operating Systems

　　CSC2209HF/CSC458H1 — Computer Networks

　　CSC2221HF — Introduction to Distributed Computing

　　CSC2222HF — Applications of Parallel and Distributed Computing

　　CSC2224HF — Parallel Computer Architecture and Programming

　　CSC2226HS — Topics in Verification: Verification of Concurrent and Recursive Programs

　　CSC2227HS — Topics in the Design and Implementation of Operating Systems

　　CSC2231HS — Topics in Computer Systems: Visual and Mobile Computing systems

　　CSC2233HF — Topics in Storage Systems

　　CSC2310HF/CSC446H1 — Computational Methods for Partial Differential Equations

　　CSC2321HS — Matrix Calculations

　　CSC2332HF — Introduction to Quantum Algorithms

　　CSC2405HF/CSC448H1 — Automata Theory

　　CSC2421HS — Online and Other Myopic Algorithms

　　CSC2429HF/MAT1304H — Topics in the Theory of Computation: Algebraic Gems in Theoretical Computer Science and Discrete Mathematics

　　CSC2501HF/CSC485H1 — Computational Linguistics

　　CSC2502HF/CSC486H1 — Knowledge Representation and Reasoning

　　CSC2504HF — Computer Graphics: Topics in Physics-Based Animation

　　CSC2506HS/CSC412H1 — Probabilistic Learning and Reasoning

　　CSC2508HF — Advanced Data Systems

　　CSC2511HS/CSC401H1 — Natural Language Computing

　　CSC2514H/CSC428H1 — Human-Computer Interaction

　　CSC2515H — Introduction to Machine Learning

　　CSC2516HS/CSC413H1 — Neural Networks and Deep Learning

　　CSC2518HS — Spoken Language Processing

　　CSC2521HS — Topics in Computer Graphics: Sketching: interaction, perception and modeling

　　Course description forthcoming.

　　CSC2526HS — Topics in HCI and Ubiquitous Computing: Mobile Health

　　CSC2527H/CSC454H1 — The Business of Software

　　CSC2530HS — Computational Imaging and 3D Sensing

　　CSC2532HS — Statistical Learning Theory

　　CSC2537HF/STA2555H — Information Visualization

　　CSC2541HF — Topics in Machine Learning: Machine Learning for Health

　　CSC2541HS — Topics in Machine Learning: Neural Network Training Dynamics

　　CSC2547HS — Current Algorithms and Techniques in Machine Learning: Machine Learning for Vision as Inverse Graphics

　　CSC2549H/CSC417H1 – Physics-based Animation

　　CSC2552HS — Topics in Computational Social Science: AI, Data, and Society

　　CSC2556HS — Algorithms for Collective Decision Making

　　CSC2558HF — Topics in Multidisciplinary HCI: Designing Intelligent Self-Improving Systems

　　CSC2559HF — Trustworthy Machine Learning

　　CSC2600H/CSC491H1 — Capstone Design

　　CSC2611HS — Computational Models of Semantic Change

　　CSC2612HF — Computing and Global Development

　　CSC2621HS — Topics in Robotics: Surgical Robotics and Image-Guided Therapy

　　CSC2701H — Communication for Computer Scientists (MScAC only)

　　CSC2702HF — Technical Entrepreneurship (MScAC-only)

　　ETH1000HY — Ethics of Artificial Intelligence in Context

　　JDM3619HF — Digital Media Distribution

　　申请条件：

　　计算机科学、数学、统计学或任何其他学科的本科学历，包括统计学、计算机科学和数学，包括高等微积分、线性代数、概率和统计、编程语言和计算方法的课程。

　　在本科学习的最后一年(即两个学期)获得至少B+ (U = 77-79%)的学分(相当于5个完整学分，或10个半学分)。

　　达到研究生院要求的英语水平。

　　一般来说，你必须展示相当于以下内容的知识:

　　至少两门相当于以下水平的高级统计学课程:

　　应用回归分析(如STA 302H)

　　概率论(如STA 347H)

　　统计理论(例如，STA355H, STA 452H/453H)

　　注:这些高级STA课程要求有数学(即，多元微积分，线性代数)和统计学(即，统计导论，概率导论)的背景。

　　至少三门相当于以下水平的高级计算机科学课程:

　　算法和复杂度(例如，CSC 373H)

　　数据库系统(例如,CSC343H)

　　操作系统(如CSC 369H)

　　1.本科以上学历的所有成绩单复印件

　　2.简历/简历

　　3.四个问题的答案。

　　申请人将被要求陈述他们希望从事该项目的原因(和他们的选择重点)，特别是关注这如何符合他们的未来计划。学术和研究兴趣，以及专业和学术经验，因为他们与课程相关，也将被讨论。

　　在该项目申请中，申请人必须回答四道论文问题和三封来自教师和/或雇主的支持信。最好至少有两封推荐信是学术推荐信。然而，考虑到项目的性质，使用具有行业背景并曾与你在高级或管理岗位上共事过的人作为推荐人是完全合适的。

　　我们只录取那些专注于自己申请的课程的优秀学生。论述题要求的信息类似于常规的目的陈述，它们是你解释为什么你应该被录取的机会。以下是你可能希望提及和证明的要点:

　　你了解研究生院的一般要求，特别是该项目

　　为什么这个项目对你来说是一个合适的机会，它如何符合你的职业目标

　　任何适当的研究/应用研究经验，包括您的特殊贡献

　　关于你感兴趣的特定领域的具体细节，以及对与此相关的任何行业趋势的了解和认识。

　　你曾参与的创新项目和解决方案

　　你可能具备团队合作和领导能力

　　这些论述题也是一个向我们展示你对质量和英语技能的承诺的机会。写得不好，填错的答案会导致你不被录取。我们强烈建议你在提交申请之前仔细校对你的答案。

　　4、三封推荐信

　　5.GRE成绩(如适用)：

　　语文平均分在第80百分位以内(158+)，定量平均分在第95百分位以内(168+)。GRE成绩不是强制要求的

　　语言要求：

　　托福网考:总分93分，写作/口语22分

　　雅思最低要求分数:7.0(学术)，每个部分至少6.5分。

　　CAEL要求分数:最低70分，每个部分至少60分。

　　综上所述，以上讲的就是关于多伦多大学数据科学硕士专业的相关问题介绍，希望能给各位赴加拿大留学的学子们指点迷津。近年来，赴加拿大留学一直是广大学生最热门的话题，同时，很多学生对于签证的办理、院校的选择、就业的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，IDP留学专家可以为你排忧解难，同时，更多关于赴加拿大留学的相关资讯在等着你，绝对让你“浏览”忘返。在此，衷心祝愿各位学子们能够顺利奔赴自己心目中理想的学校并且学业有成!