加拿大数据科学专业介绍

数据科学（ Data Science ）和商业分析（ Business Analytics ）很相似，很多学生会选择同时申请两个专业，但是实际上，两个专业还是有区别的。 DS 的课程设置一般偏向于计算机和数学， BA 的课程一般还有商科。许多加拿大一流高校，包括麦吉尔大学、 UBC 大学、滑铁卢大学等，都开设了数据科学和数据分析（ data science and analytics ）的硕士专业。从 2018 年秋季起，多伦多大学即将新增 Data Science Specialist Program 的本科专业。 申请加拿大的数据科学专业，建议本科具有比较强的量化技能，比如计算机、信息科学、工程、数学、物理、健康科学、商务、社会科学或者城市规划专业的学生可以申请。如果申请者具备一些计算机基础、数学统计知识以及一些数据可视化的技能，在申请时会具有更多的优势。 计算机基础 一般来说，数据科学专业大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说，就是对处理大数据所必需的 Hadoop 、 Mahout 等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能。 数学及统计基础 除了数学、统计方面的素养之外，还需要具备使用 SPSS 、 SAS 等主流统计分析软件的技能。其中，面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“ R ”最近备受瞩目。 数据可视化 信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，开发 Web 原型，使用外部 API 将图表、地图、 Dashboard 等其他服务统一起来，从而使分析结果可视化，这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一。