加拿大数据科学研究生专业大学排名 这四大院校带你挖掘大数据的奥秘!
随着科学技术的不断更新，人们的一举一动都被网络记录下来，这个记录就是数据，数据已经围绕着人们生活的方方面面，如何掌握这些数据则会为企业创造出无尽的财富，从而社会需要更多数据分析人才，可国内针对此类人才培养十分匮乏，而加拿大很多大学都开设了数据专业，下面，小编就为大家带来了加拿大数据科学研究生专业大学排名，希望对大家有所帮助：
渥太华大学
Master of Digital Transformation and Innovation with Concentration in Applied Data Science
应用数据科学是一个多学科的研究生课程，致力于行业相关性和道德规范。在该项目中，学生将:
发展并展示与数据相关的多学科专业知识进行沟通和整合的能力。
利用当前和新兴的工具、技术和技术，发展和展示领导、设计和创造数据驱动的转型和创新的能力。
掌握数据清理、数据质量、数据分析和机器学习等技能，将数据科学方法应用到涉及数字转型和创新的实际问题中。
培养和展示评估、测试和研究数据科学创新的能力，并围绕伦理、公平、多样性、业务影响和社会影响敏感和意识。
申请条件：
具有相关学科的专业或专业(或同等学历)学士学位，平均录取成绩不低于75% (B+)。
已修完一门统计学课程;管理信息系统或计算机方面的课程;两门高级课程，显示在三个学科中的一个:创意艺术和人文(在线多媒体或通信);管理(数字化转型管理或战略);技术(在线应用程序开发或数据科学)。
110.00美元($ CDN退还的)
2封推荐信
成绩单
简历
语言要求：
托福笔试成绩不低于600分，笔试成绩不低于50分，口语成绩不低于50分，网络成绩不低于100分。
雅思四门考试中有三门考试的最低成绩为7分(阅读、听力、写作、口语)，第四门考试的最低成绩为6分。
英属哥伦比亚大学
Master of Data Science
在价值链的一个领域和另一个领域工作的人的独特兴趣和自然倾向会略有不同，但所有的数据专业人员都被定位在相同的数据科学连续体上，并在从数据到知识再到行动的转换过程中相互支持。该项目的毕业生可以与价值链数据部分的专家一起工作，例如大数据*，也可以与价值链行动部分的专家一起工作，例如业务分析*。
申请条件：
先决条件可以在UBC或在学术等效的大专院校。你必须在你的先决课程的平均成绩至少B+(在UBC是76%)。
必备的课程
在递交申请时，你必须出示完成或已注册下列先修课程的证明文件:
一门编程课程(3学分):
概率论和/或统计学一门课程(3学分):
和
微积分(3学分)或线性代数(3学分)一门课程:
注意:强烈建议您同时完成微积分和线性代数的课程。
如果你不确定自己在编程、统计、概率或微积分方面的核心知识，你可以试试我们的自我评估测试。
专业经验
虽然不是必须的，但有相关专业经验的申请人将优先考虑。
成绩单
一页的意向书，描述您的数据科学经验和兴趣
详细说明你的资历和经验的简历
需要提供三封推荐信
语言要求：
温哥华校区
托福(ibt)最低成绩为100
雅思的最低总分数为7.0，每个部分的最低分数为6.5
纽芬兰纪念大学
Master of Data Science (MDSc)
数据科学硕士是为期一年的项目旨在装备学生的基础数据科学和为他们提供实用技术需要有效地将数据转化为知识,交流他们的发现和帮助决策过程。
该课程设计了国际认可的课程，侧重于该领域的基本方面。完成该课程的学生将深入理解预测建模、机器学习、人工智能、数据可视化和大数据挖掘等数据科学方法和技术。他们还将培养使用最新技术探索、分析和可视化数据集的技能，无论数据集大小如何;应用数据科学和分析方法来解决不同领域中数据丰富的问题;批判性地思考数据并推动决策。
申请条件：
申请人还应持有相关领域的四年制二级学士学位。
申请人需要提供至少一门大学水平的课程或同等的知识，在多元微积分，统计推理和计算机编程的高级程序设计语言，如R, Python, C, c++， Java, Lisp等。
被录取的申请人必须在课程开始前完成三门在线非学分预科课程。该课程的最终注册取决于完成这些预科课程。这些课程涵盖了统计推理的要点，R和Python编程的基础知识，以及回归的线性代数。课程材料和自我评估工具将通过Brightspace提供。
成绩单
两封推荐信
简历
语言要求：
托福:总分80分(英语水平要求较高的研究生课程为92分)
学术类雅思:总分6.5分(英语水平要求较高的研究生课程为7分)
汤姆逊河大学
Master of Science in Data Science
数据科学硕士通常是2年的项目。本项目的目标是为学生提供扎实的数据科学研究和应用知识、技术和经验，并使学生成为区域、国家和全球层面上数据科学新兴领域的研究人员和领导者。
该项目的独特之处在于，它可以是一个面向应用的或研究导向的硕士项目，取决于学生是否选择研究生项目或研究生论文选项。无论他们的选择是什么，毕业生都将培养强大的数据分析、批判性思维、沟通和人际交往能力，这是成为大数据领域的一名成功的数据科学家或追求进一步的研究进展所必需的。
申请条件：
可接受四(4)年制理科学士学位或同等学历，或相关学科的最后60个学分的最低平均成绩:
B(在4.33的范围内，GPA为3.00)项目选项;
论文选项B+ (GPA为3.33，在4.33的范围内)。
有统计学、计算科学、数学和工程专业背景的学生优先。
预期的学生需要展示统计、数据结构和算法、数据库和R/Python软件包的工作知识。在汤普森里弗斯大学的课程中，有数学2110(微积分III)、数学2120(线性代数)、STAT 2000(统计学导论)和COMP 1231(计算机编程II)。
两封来自学者或专业人士的推荐信。
语言要求：
托福成绩570分，TWE 4.5或更高，或
网考成绩不低于88分，不低于20分，或者
雅思成绩至少6.5分，不低于6.0分，或者
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