在加拿大硕士项目里，授课型（Coursework-based）和研究型（Research/Thesis-based）是两条完全不同的路径。研究型硕士以导师项目为核心，强调原创性研究与论文产出，是为下一步读博打基础；授课型更偏课程与考试，类似专业硕士学位。本文聚焦数学与统计方向，把三所热门校——多伦多大学、UBC、麦吉尔大学的研究型硕士项目盘清楚。
一、三所学校项目结构速览
多伦多大学（U of T）
数学系下设研究型 MSc in Mathematics，通常以论文为主。统计系（Department of Statistical Sciences）同时提供 MSc（thesis option）和偏授课的 Master of Statistics（MStat），研究型申请集中在前者。
UBC（Vancouver 校区）
数学系、统计系均开设 MSc，方向涵盖纯数、应用数学、概率统计、生物统计等。录取后由导师指导完成论文。
麦吉尔大学（McGill）
数学与统计系（DMS）的研究型 MSc 是主申请对象，方向覆盖代数、分析、几何、概率、数理统计、应用数学等。
三校项目均通过研究生院统一申请，在读期间需要修满一定学分，但核心评估方式是科研潜力与导师匹配度。
二、硬指标：GPA、课程背景与文书
GPA 一般要求相当于加拿大 A– / 国际同等水平（约 3.5/4.0 或 85/100 段位），但实际竞争线往往更高。课程背景上，线性代数、高等微积分/实分析、概率论、统计学是必备；具备 Python、R 或 MATLAB 的编程能力，会明显加分。
文书方面，研究型硕士的“研究计划 / Statement of Research Interest”是核心。简要说清研究方向、为什么对该问题感兴趣、过去做过哪些准备，比“我热爱数学”有说服力得多。
推荐信通常三封，至少两封来自熟悉你学术能力的授课或科研导师，研究型项目尤其看重这一点。
三、英语成绩底线（国际生常见要求）
| 科目 |
多大 |
UBC |
麦吉尔 |
| 雅思（学术类） |
总分 7.0，单项不低于 6.5 |
总分 7.0，单项不低于 6.5 |
总分 6.5，单项不低于 6.0（部分方向更高） |
| 托福 iBT |
约 93，写作 22 |
约 90（读/听 22，写/说 21） |
约 90（单项不少于 21） |
注：数字以三校近年招生页公布的口径整理，具体以当年项目官网为准。新托福 1–6 分制运行后，多伦多大学的官方页面对照分约为新制 5 分以上。雅思分数对照建议以官方 2026 改革口径为准。
四、GRE：可选项居多
三校的数学、统计研究型硕士目前多数为 GRE Optional（可选提交）或完全免除。提交高分 GRE 数学段（168+）能成为加分项，但不是门槛。
五、导师匹配与“套瓷”
研究型硕士的核心环节是找到愿意带你的导师。建议在申请前就浏览三校教员主页，圈出方向匹配、研究活跃且近期在招硕士生的 3–5 位老师；一封邮件附上简历、研究兴趣和成绩单的清晰分工，是常规动作。提前 6–9 个月联系老师是行业里常被采纳的时间窗。
六、关于资助的实话
研究型硕士的资助不像博士那样普遍。全额资助（学费 + 生活津贴）多出现在导师手里有大型项目或学生本身拿到奖学金的情况下；多数学生以助教（TA）或研究助理（RA）的形式获得部分学费减免或生活津贴。如果目标是长期学术路径，博士阶段的全额资助率远高于硕士——这一点规划时务必分清。
七、申请时间窗
三校秋季入学的研究型硕士，多在入学当年 1 月前后截止，少数项目（如部分生物统计方向）开放滚动审理或更早的 12月截止。建议把目标系主页设成“常驻收藏”，每年 8–9 月开始留意次年秋季的申请截止。
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王泽红
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