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多伦多大学应用计算硕士专业了解一下

孙涵琦

2021-07-05 19:45:10

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应用计算机理学硕士Master of Science in Applie Computing ﹙MScAC﹚ -Data Science
https://www.sgs.utoronto.ca/programs/applie-computing/
专业介绍
应用计算科学硕士﹙MScAC﹚项目是一个为期16个月的应用研究项目，旨在为学生成为技术/创新领导者﹙主要是在信息技术领域﹚的终身成功做准备。该项目始于八个月的高级研究生研究课程，重点是计算机科学或数据科学，与加拿大领先的研究人员一起学习。接下来是在一家公司进行为期8个月的应用研究实习，学生们将把研究结果应用到现实问题中。
计算机科学系的研究生对与计算相关的广泛学科感兴趣，包括编程语言和方法、软件工程、操作系统、编译器、分布式计算、网络、数值分析和科学计算、金融计算、数据结构、算法设计与分析、计算复杂性、密码学、组合学、图论、人工智能、神经网络、知识表示、计算语言学、计算机视觉、机器人技术、数据库系统、图形、动画、交互式计算、人机交互。
专业方向
计算机科学
数据科学
应用数学
量子计算
专业信息
数据科学的目标是从数据中获取知识。该领域在数据收集和处理技术方面发展迅速，起源于统计学和计算机科学。数据科学家不仅参与数据的技术方面，还参与使用数据来帮助指导决策。
我们的数据科学专业为学生提供了对统计和计算机科学方法的深入理解、积极的研究培训以及通过我们的应用研究实习在现实世界中测试您的知识的机会。
入学要求
完成计算机科学、数学、统计学或任何其他学科的适当本科学位，包括大量接触统计学、计算机科学和数学，包括高级微积分、线性代数、概率和统计、编程语言和计算方法课程。
在本科学习的最后一年（即两个学期）（相当于 5 个全学分或 10 个半学分）至少达到 B+（77-79%）。
达到研究生院要求的英语水平。
一般来说，您必须展示相当于以下内容的知识：
至少两门高级统计学课程相当于：
应用回归分析（例如，STA 302H）
概率论（例如，STA 347H）
统计理论（例如，STA355H、STA 452H / 453H）
注意：这些高级 STA 课程需要数学（即多元微积分、线性代数）和统计学（即统计学概论和概率概论）的背景。
至少三门高级计算机科学课程相当于：
算法和复杂性（例如，CSC 373H）
数据库系统（例如，CSC343H）
操作系统（例如，CSC 369H）
研究生课程要求
完成四门研究生课程（总共 2.0 完整课程等效 ﹙FCE﹚）。其中两个必须来自计算机科学系的研究生课程。另外两个必须来自统计科学系的课程设置，并且必须包括 STA2453H 数据科学方法、协作和通信。
1.0 FCE 必修课程：计算机科学家通信﹙ CSC 2701H ﹚ 和技术创业﹙ CSC 2702H ﹚。
为期八个月的工业实习，CSC 2703H。实习由部门协调，并根据通过/失败进行评估。
如果想要了解更多留学资讯，欢迎咨询！