TRU数据科学硕士申请介绍
现实世界中的数据量与日俱增，随之而来的是，对训练有素的科学家和分析人员能够做出以数据为依据的决策的需求也越来越大。数据科学家使用数学，计算，统计和算法技术来解决分析复杂的数据问题。在数据科学理学硕士（MScDS）中，学生将使用先进的技术和算法，在教室中以及通过工业项目从事数据科学的研究和实践。学生将研究实际存在的问题模型，以使学生为在工作中可能遇到的情况做好准备。大数据的潜力伴随挑战和机遇，正如加拿大大数据联盟在《缩小加拿大大数据人才差距》报告中所描述的那样：大数据和分析（即数据科学）已大胆承诺：卓越的客户洞察力；更好的决策；提高生产率和性能；以及产品和服务创新。但是，大数据和分析技术的前景面临着一个关键制约因素：在加拿大所有地区，行业和行业中都存在人才缺口。
除了UBC、多伦多大学、滑铁卢大学存在数据科学硕士外，其实在加拿大的瑞尔森大学、汤姆逊河大学也有这个硕士开设，下面我们具体了解的汤姆逊河大学的数据科学硕士，因为相比而言会容易录取些，不像之前的三所大学那样高高在上。
数据科学理学硕士（MScDS）通常为两年制。该专业的目标是在数据科学的研究和应用实践方面为学生提供扎实的知识，技术和经验，并使学生成为区域，国家和全球层面的数据科学新兴领域的研究人员和行业先驱。该专业的独特之处在于它可以是面向应用应用的硕士课程，也可以是面向研究的硕士课程，具体取决于学生选择“研究生项目”选项还是“研究生论文”选项。无论学生选择哪种方法，都将开发出强大的数据分析，批判性思维，沟通和人际交往能力，这是成为大数据数据科学家或推动研究进一步发展所必需的。
课程亮点，计划完成后，学生将能够：
使用数据调查工具，包括数据清理，采样，管理和探索性分析。
使用数据探索方法来可视化高维数据，以识别数据集中的趋势和模式。
实施数据计算的基本概念：数据结构，算法，模拟和分析。
集成了从数学建模，优化，机器学习，数据挖掘和应用统计到建模大数据集到可行框架以进行进一步数据研究的技术。
将高级数据分析方法和算法应用于大型数据集，以提取有意义的见解。
设计一种分析策略，以对潜在问题进行建模，并使用公共和私有数据源为现实世界中的挑战找到基于知识的解决方案。
有效地（视觉和语言上）与广大受众交流数据分析的结果。
必须选择以下两个选项之一：
授课型：该项目选项适用于希望从事非学术职业并希望以工业/就业为职业导向的学生。
研究型：该论文的选择是谁想要追求数据科学，计算机科学或相关领域的研究和进一步深造的学生。（建议套磁）
职业展望：
目前，对具有数据分析技能的人员的需求非常高，并且在不久的将来还会更高。一般而言，加拿大大数据协会估计，2018年加拿大具有深厚分析技能的专业人员的整体短缺将在14,000至19,000之间，数据素养的经理和分析师的短缺将约为150,000。短缺目前尚未得到解决，需求缺口甚至更大。
申请开放日期：
10月15日
申请截止日期：
1月15日 （这个日期可比多伦多大学的12月1日，滑铁卢大学的12月15日要好多了）
录取要求：
1、GPA 要求80%以上（授课型），85%以上（研究型）。
2、可接受的四年制学士学位或同等学历的理学学科，或相关学科，统计学，计算机科学，数学和工程学领域的专业学生将获得优先考虑。
3、托福最低iBT分数为88，且任何部分都不低于20；雅思6.5，单项不低于6.0。
4、来自学者或专业人士的两封推荐信。信件应评论申请人的学术能力和记录，培训，研究/工作经验，尤其是与统计，编程，数据分析，机器学习或AI有关的知识。
审理时间：
4-6周，国际生也有机会申请奖学金，建议尽早申请，早申请早录取。
要在数据科学计划中取得成功，一个人需要具备三个方面的知识，即数学，统计学和计算科学以及领域知识。数据科学是一门新兴学科，对于来这里的学生来说，在这里提到的所有三个领域都有全面的背景是极为罕见的。汤姆逊河大学将选择他们认为最有可能在短期内填补预期知识空白的学生（例如，夏季的自学，一些视频等在线资源，短期课程或从过去课程中获得的知识点）和此后在程序中成功。
学费：
国际学生$ 36,771.00（学费不包括TRU费用，TRU学生会费用或教科书费用，TRU即汤姆逊河大学）
