隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，各行各業(yè)都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析已成為各個(gè)行業(yè)商業(yè)決策的重要參考，我國也在鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為推動(dòng)大數(shù)據(jù)行業(yè)的高質(zhì)量成長(zhǎng)，激發(fā)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的活躍，出臺(tái)了一系列的政策文件，這也意味著我國需要更多數(shù)據(jù)科學(xué)人才來加入，為此滑鐵盧大學(xué)就開設(shè)了數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)，下面，就隨小編來看看吧，希望對(duì)大家有所幫助：

　　Master's of Mathematics in Data Science

　　該研究生課程包含統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和優(yōu)化的元素。所有行業(yè)都強(qiáng)烈地感覺到，需要對(duì)這些學(xué)科進(jìn)行綜合的研究生培訓(xùn)。作為加拿大最具創(chuàng)新性的大學(xué)之一，我們的目標(biāo)是在這三個(gè)領(lǐng)域提供廣度和深度，因?yàn)樗鼈兣c新興的和世界公認(rèn)的數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科有關(guān)。具有這一學(xué)科知識(shí)的個(gè)人需求量很大。

　　數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)學(xué)碩士的主要目標(biāo)是:

　　整合來自計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)和優(yōu)化領(lǐng)域的知識(shí)，以發(fā)展數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)

　　使學(xué)生不僅能理解如何應(yīng)用某些方法，而且能理解何時(shí)和為什么它們是合適的，這樣他們就能洞察如何將它們應(yīng)用于創(chuàng)造新的和改進(jìn)的方法

　　全面理解數(shù)據(jù)科學(xué)中用于從數(shù)據(jù)中提取相關(guān)和重要信息的方法和技術(shù)

　　達(dá)到數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)水平，從而能夠在數(shù)據(jù)科學(xué)的子領(lǐng)域中發(fā)展原創(chuàng)的研究貢獻(xiàn)

　　學(xué)會(huì)在專家的監(jiān)督下進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的研究

　　課程設(shè)置：

　　1. STAT 847 Exploratory Data Analysis

　　2. Exactly 1 of:

　　CS 631 Data-Intensive Distributed Analytics, or

　　CS 651 Data-Intensive Distributed Computing

　　3. At least 1 of:

　　CS 680 Introduction to Machine Learning

　　CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations

　　CS 686 Introduction to Artificial Intelligence

　　CS 795 / CO 602 / CM 740 Fundamentals of Optimization

　　CS 794 / CO 673 Optimization for Data Science

　　CO 650 Combinatorial Optimization

　　CO 663 Convex Optimization and Analysis

　　CS 786 Probabilistic Inference and Machine Learning

　　CS 886 Advanced Topics in Artificial intelligence

　　STAT 840 / CM 761 Computational Inference

　　STAT 841 / CM 763 Statistical Learning - Classification

　　STAT 844 / CM 764 Statistical Learning - Advanced Regression

　　STAT 946 Topics in Probability and Statistics(*)

　　4. The fourth course is normally chosen from the following list:

　　Machine learning / statistical learning / optimization

　　CS 680 Introduction to Machine Learning

　　CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations

　　CS 686 Introduction to Artificial Intelligence

　　CS 795 / CO 602 / CM 740 Fundamentals of Optimization

　　CS 794 / CO 673 Optimization for Data Science

　　CO 650 Combinatorial Optimization

　　CO 663 Convex Optimization and Analysis

　　CO 769 Topics in Continuous Optimization(*)

　　CS 786 Probabilistic Inference and Machine Learning

　　CS 885 Advanced Topics in Computational Statistics(*)

　　CS 886 Advanced Topics in Artificial intelligence

　　STAT 840 / CM 761 Computational Inference

　　STAT 841 / CM 763 Statistical Learning - Classification

　　STAT 844 / CM 764 Statistical Learning - Advanced Regression

　　STAT 946 Topics in Probability and Statistics(*)

　　Computer systems and databases

　　CS 638 Principles of Database Management and Use

　　CS 648 Database Systems Implementation

　　CS 656 Computer Networks

　　CS 657 System Performance Evaluation

　　CS 658 Computer Security and Privacy

　　CS 740 Database Engineering

　　CS 741 Non-Traditional Databases

　　CS 742 Parallel and Distributed Database Systems

　　CS 743 Principles of Database Management and Use

　　CS 755 Systems and Network Architectures and Implementation

　　CS 848 Advanced Topics in Databases(*)

　　Distributed computing

　　CS 654 Distributed Systems

　　CS 856 Advanced Topics in Distributed Computing(*)

　　Data exploration

　　STAT 842 / CM 762 Data Visualization

　　Other

　　CS 798 Advanced Research Topics(*)

　　申請(qǐng)條件：

　　申請(qǐng)我們的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目通常有一個(gè)榮譽(yù)學(xué)士學(xué)位或同等學(xué)歷計(jì)算機(jī)科學(xué)或統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),最低總體平均為78%(盡管這是一年中最低切斷在一個(gè)典型的實(shí)際招生切斷更高數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目競(jìng)爭(zhēng)入學(xué))。成功的申請(qǐng)者必須在以下方面表現(xiàn)出良好的基礎(chǔ):

　　計(jì)算機(jī)科學(xué)導(dǎo)論，例如:cs115和cs116

　　概率，例如STAT 230

　　統(tǒng)計(jì)學(xué)，例如STAT 231

　　線性代數(shù)，例如，數(shù)學(xué)136

　　微積分，例如數(shù)學(xué)137，數(shù)學(xué)138

　　也可以申請(qǐng)我們的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的學(xué)士學(xué)位以外的學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)。在這種情況下，申請(qǐng)人必須在計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)和/或數(shù)學(xué)方面有較強(qiáng)的背景，這可以通過本科高級(jí)課程的成績(jī)來證明。具體來說，申請(qǐng)人需要在CS、優(yōu)化和/或統(tǒng)計(jì)方面展示與以下華盛頓大學(xué)課程子集相當(dāng)?shù)闹R(shí)。在申請(qǐng)時(shí)，我們會(huì)要求你在我們的補(bǔ)充資料表格中提供你的背景資料。

　　組合和優(yōu)化:

　　優(yōu)化介紹，例如，co250

　　計(jì)算機(jī)科學(xué):

　　算法，例如cs341

　　數(shù)據(jù)庫管理概論，如cs348

　　統(tǒng)計(jì):

　　應(yīng)用線性模型，如STAT 331

　　應(yīng)用概率，例如STAT 333

　　數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)，例如STAT 330

　　抽樣和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，如STAT 332

　　*學(xué)生需要三份推薦信，至少兩份學(xué)術(shù)推薦信。學(xué)生不需要有工作經(jīng)驗(yàn)。

　　成績(jī)單

　　簡(jiǎn)歷

　　語言要求：

　　托福100(寫作26，口語26)，雅思7.5(寫作7.0，口語7.0)

　　綜上所述，以上講的就是關(guān)于滑鐵盧大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)碩士專業(yè)的相關(guān)問題介紹，希望能給各位赴加拿大留學(xué)的學(xué)子們指點(diǎn)迷津。近年來，赴加拿大留學(xué)一直是廣大學(xué)生最熱門的話題，同時(shí)，很多學(xué)生對(duì)于簽證的辦理、院校的選擇、就業(yè)的前景、學(xué)習(xí)的費(fèi)用等諸多問題困擾不斷，別擔(dān)心，IDP留學(xué)專家可以為你排憂解難，同時(shí)，更多關(guān)于赴加拿大留學(xué)的相關(guān)資訊在等著你，絕對(duì)讓你“瀏覽”忘返。在此，衷心祝愿各位學(xué)子們能夠順利奔赴自己心目中理想的學(xué)校并且學(xué)業(yè)有成!