基础先修课
微积分:内容包括极限、导数、积分,最好有多变量微积分基础。
线性代数:内容包括矩阵运算、特征值、特征向量。
概率与统计:内容包括概率分布、假设检验、回归分析。
计算机能力要求
误区:
觉得会Python=可以申Data!
上过几门网课就够?
实际上必须具备的三块能力:
编程语言(Python / R):需要能编写函数,掌握循环和条件语句,具备数据处理能力。部分学校要求申请者能够独立完成完整的代码编写。
数据结构与算法:涉及排序、搜索、时间复杂度等内容。缺少这门课程,可能会被认为工程能力不足。
数据库(SQL):需要掌握查询和数据处理操作。许多商业分析项目默认申请者具备这项能力。
进阶课程
如果你想冲Top项目,比如:多伦多大学MScAC、英属哥伦比亚大学MDS,那你最好再有:
高阶数学
包括多元微积分、实分析(作为加分项)。
高阶统计
包括统计推断、随机过程。
AI / 机器学习课程
包括机器学习、数据挖掘。
这些课程虽然不是所有项目的强制要求,但对于申请竞争较激烈的项目有一定帮助。
容易被忽略的方面
统计课程内容不够充实,例如只包含描述性统计;
数学课程深度不足,例如只修过一门微积分;
编程能力没有正式学分证明,只有网课或自学经历;
缺乏系统的计算机科学课程,如数据结构、数据库。
不同项目方向的侧重点
技术导向方向(如数据科学、人工智能)
更看重数学、算法和编程能力.
适合申请滑铁卢大学、多伦多大学等院校的相关项目。
应用导向方向(如数据科学硕士MDS、数据分析硕士MDA)
更看重编程、统计和项目经验。
适合申请英属哥伦比亚大学等院校的相关项目。
商业分析方向(如商业分析硕士、管理分析硕士)
更看重统计、商业理解和数据应用能力。
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