多伦多大学应用数学硕士专业 一门就业前景广阔的学科!
近些年，随着大数据时代的到来，应用数学的就业面积相当广泛，比如人工智能、医学成像、数据分析等都需要大量的应用数学相关人才，为此多伦多大学就开设了应用数学硕士专业，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 Applied Mathematics
作为一门学科，数学是定量科学领域的进步和见解的基础。数学家开发的技术已被证明在科学计算、人工智能、医学成像、数据压缩和推理、量子计算、理论经济学、现代金融工具定价和建模、计算生物学、密码学、通信、自然科学、工程科学，以及其他众多学科，不胜枚举。
我们专注于应用数学，为学生提供深入的数学训练，以及对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：
在相关领域，如数学、应用数学、物理、计算数学、统计学、计算机科学、工程科学或任何有重要数量和/或数学成分的学科，获得认可大学的适当本科学位。
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。
完成的学士学位必须包括对数学、统计学和计算机科学的重要接触，包括多元微积分、线性代数、概率、编程语言、离散数学和一般计算方法的课程。此外，至少有两个应该有一定的深度:
离散数学(例如代数、组合数学、图论)
基础理论(如复杂性理论、集合理论、逻辑学、模型理论)
几何、拓扑
分析(如测量与集成、调和分析、功能分析)
常微分方程和偏微分方程
数值分析
更具体地说，你必须展示相当于以下内容的知识:
相当于CSC 373H(算法和复杂性)的计算机科学课程;
相当于MAT377H(数学概率)或STA257H(概率与统计1)的概率课程;
(至少)两门数学(MAT)或应用数学(APM)课程在400级或研究生水平。为了符合资格，数值分析课程如CSC436H(数值算法)，CSC446H (PDE的计算方法)，CSC466H(优化问题的数值方法)可以算作应用数学课程。
第三个要求提供了很大的灵活性。申请人的目的声明应包括描述他们的数学教育如何为该项目做好准备。
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应用数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!
