加拿大数据科学、商业分析专业就业前景

前两篇文章中，我们分享了加拿大数据科学、商业分析专业毕业生的就业前景和职业选择。今天，我们看一看在加拿大多伦多大学就读数据分析本科小伙伴的真实体验，以帮助大家判断自己是否适合这个专业。

这位小伙伴名叫小白，是就读于多伦多大学数据科学专业方向(Data Science Specialist)的大三生学生，大学前没来过加拿大，之后计划往数据科学和机器学习方面就业或继续深造。

先来看看他所就读项目的概况：

多伦多大学有三种类型的本科项目：主修专业(major)、辅修专业(minor)和他就读的精修专业(specialist，其他高校不常见的设置，无官方翻译) 。specialist和major的区别在于：specialist必修课会更多，也会学得更深。

多大的科系通常要读完大一申请，数据科学系要求申请者必修课成绩达到90+，并需且写一份申请，不过申请中的问题偏behavioral，无法确定其对录取的影响程度。

这个方向收取deregulated fees，所以学费会比大部分其他专业稍高些（一年总计要6.2万加币）

再来看看项目的课程体验：

这个方向的必修课其实就是统计相关课程+计算机类课程，再加上每年一门的数据科学课程。这门数据科学课，会讲授很多机器学习相关的基础概念。比如，自然语言处理、临近算法(KNN)、朴素贝叶斯(Naive Bayes)。每周的实验课会用Python实践这些概念。

三个月里交了4个作业，其中最大的作业是对社交媒体推特进行情绪分析(Sentiment Analysis)，研究的过程挺有意思。

我们系的学生和CS专业一样，需要学算法设计、数据库结构等等课程；也和统计系的意义要学概率和线性回归等课程。

其他感想：

学习CS和统计学课程，压力还挺大，周围人天天都沉浸在知识的海洋里。但因为多伦多大学在加拿大名气很高，所以大公司都会来学校招聘。如果上领英查大部分北美大公司，总能发现不少多大的校友，所以就业情况还不错。

此外，这里的文化很多元。走在校园里，很容易听到用3种以上不同语言交流的学生，除了本地人，也有日本人、西班牙人，当然也有很多华人，所以不用担心找不到会说中文的课友。而在专业课和选修课上，都认识到了很有趣很厉害的人。

学校在多伦多市中心，周围有中国城、美术馆、精品街，再走一段路也可以到大商场。公交车和地铁也都很方便。

下面我分享一个相关信息：

英属哥伦比亚大学UBC数据科学硕士(Master of Data Science)

学术背景要求：四年制本科总分B+，相当于百分制的76%，且本科第三第四年均分不低于76%。

此外，本科期间必须修读过一门编程课程、一门微积分或者线性代数（最好两门都学习过）、一门概率论或者统计学课程。

英语成绩要求：

雅思最低分6.5，单项不低于6.0；托福最低分90，听力、阅读不低于22，口语、写作不低于21；PTE最低分65，各单项不低于60。

其他要求：

不要求GRE；工作经验非硬性要求，但会倾向于有相关工作经验的申请人。

参考文章：

https://www.ukpass.org/study/detail-6089.html

撰稿人：Ivy

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