加拿大多倫多大學數據科學專業基本條件_就業方向很廣泛

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加拿大多倫多大學數據科學專業基本條件

學術要求：

完成計算機科學、數學、統計學或任何其他包括大量接觸統計學、計算機科學和數學，包括高級微積分、線性代數、概率和統計、編程語言和計算方法課程的學科。

在本科最后一年(即兩個學期)的學習中，成績至少相當于B+(多倫多大學77-79%)(相當于5個全學分，或10個半學分)。

申請人通常必須展示相當于以下的知識：

至少有兩門相當于高級別的統計學課程：

應用回歸分析Applied Regression Analysis(例如，STA 302H)

概率論 Probability Theory(例如，STA 347H)

統計理論 Statistical Theory(例如，STA355H，STA 452H/453H)。

注意：這些高級STA課程需要有數學(即多變量微積分、線性代數)和統計學(即統計學入門、概率論入門)的背景。

至少有三門相當于高級別的計算機科學課程：

算法和復雜性 Algorithms and Complexity(例如，CSC 373H)

數據庫系Database Systems(例如，CSC343H)

操作系統Operating Systems(例如，CSC 369H)

語言要求：

雅思要求7.0. 單項6.5

托福93.寫作口語22

不接受PTE

加拿大多倫多大學數據科學專業介紹

數據科學方向的目標是從數據中獲取知識。該領域正在迅速發展的數據收集和處理技術，并起源于統計和計算機科學。數據科學家不僅參與數據的技術方面，而且使用數據來幫助指導決策。

多倫多大學的數據科學專業為學生提供了對統計和計算機科學方法的先進理解，積極的研究培訓，以及通過我們的應用研究實習在現實世界中測試你的知識的機會。

我們邀請來自不同學科背景的學生申請，但請注意，你必須證明自己在計算機科學和統計學方面有很強的背景——最好是通過正式的本科學歷培訓。

加拿大多倫多大學數據科學專業就業方向

1.數據挖掘師/算法工程師

算法工程師是指從大量數據中通過算法搜索隱藏于其中重要內容的專業人員，這項工作有助于企業決策智能化，提高工作效率、降低錯誤率。數據挖掘已成為很多IT戰略重要組成的部分，其專業人才也被大量需求。

2.數據分析師

數據分析師是專門從事行業數據搜集、整理、分析、評估和預測的專業工作人員，其主要專注于從過去和現在的數據層面理解數據，最常見的便是一些行業通過一些列數據預測分析用戶行為、喜好或者鎖定目標用戶，最大程度體現數據商業意義。

3.數據工程師

數據工程師主要從事對數據的采集、分析、整理、維護等相關技術工作，偏重于清洗數據，方便數據分析師和數據科學家使用，在數據中找出能驅動解決業務問題的關鍵點。

4.數據產品經理

隨著數字化運營等概念深入人心，數據產品也走進人們視線，數據產品是可以發揮數據價值輔助用戶做出更優決策的一種產品形式，而數據產品經理則是使用這些產品滿足特定數據使用要求。產品經理需要負責數據產品的需求管理、設計規劃、開發測試、優化更新等全生命周期。

5.大數據可視化工程師

大數據可視化是通過圖形、圖像處理、計算機視覺表達以及用戶界面，對數據加以可視化解釋，所涵蓋的技術方法特別廣泛，對工程師能力要求比較高。可視化作為數據分析后的可視化呈現，在很多領域發揮著重要作用，因而可視化工程師前途非常光明。

6.數據科學家

數據科學家是一個全新工種，主要是采用科學方法，運用數據對大量信息進行數字化重現，作出對未來更可信的預測，即將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值，。隨著數字化信息時代的發展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，專業需求量不言而喻。

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