UBC温哥华校区数据科学硕士录取案例分析-新东方前途出国
杨静雯
加拿大留学咨询顾问
- 擅长方案：高考后留学,长线规划,高端申请
- 擅长专业：工科,理科,人文社科,商科
- 录取成果：多伦多大学,麦吉尔大学,滑铁卢大学
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- 10-15年
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UBC温哥华校区数据科学硕士录取案例分析
- 加拿大研究生
- 软实力
- 录取院校：UBC
- 录取专业：3.74/4
- 奖学金：多伦多大学密西沙加校区
- 语言成绩豁免
- GPA3.74/4
- 毕业院校多伦多大学密西沙加校区
学生基本信息
本科院校：University of Toronto Mississauga
本科专业：B.S. in Applied Statistics & Mathematical Sciences
本科均分: 3.74/4.0
雅思：豁免
研究经历：无
实习经历：一段
校内外活动：项目经历3段（以本校为主）
荣誉奖项：Dean’s List Scholar
学生的优势
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名校高GPA学霸成绩
选校思路
顾问通过和学生见面交流，了解到学生未来的职业规划领域目标是进入数据分析相关的行业，担任数据分析师，数据科学家等职位，所以在整个院校选择基于两点因素，一方面是申请比多伦多更好或者同等的院校，其次是重点筛选数统，分析类的专业。
另外一方面申请的文书也是非常关键的，学生基本上没有像大部分学生一样参与很多的实习或者科研项目，所以我们的角度主要去挖掘学生已有的经历。例如头脑风暴和学生深入交流的语言学和医药学和数学（在学校相关课程运用过有关知识），比如在医药学有 AB test也就是测试新研发药物的效果，里面需要有实验组和对照组，学生的工作就是制定详细的实验计划，以及通过实验数据去分析新药的性能。通过类似这些信息的整合，帮学生充分表达和展现学生的能力和想法。
英属哥伦比亚大学Master of Data Science专业特点
英属哥伦比亚大学，简称ubc，坐落于加拿大的西海岸一个美丽的城市，温哥华，是一所全球排名50位的顶ji大学。 其强劲的学术水平和广泛的专业设置成为众多学子所向往的大学。 ubc，成立于1877年，距今已有百多年历史之久。
UBC温哥华校区数据科学硕士课程涵盖价值链的所有阶段，重点是将意义应用于数据所需的技能。在超过10个月的时间里，您将学习如何提取用于实验的数据，如何在数据分析中应用zui先进的技术，以及如何有效地向领域专家展示您的发现。
温哥华校区：这是zui原始的MDS项目，致力于培养学生一系列专业的计算机统计技能。迄今为止，该项目的就业率达到99%。
MDS即是master of data science，UBC MDS项目是2016年开始招生的，
第一年，只收到82份申请材料，UBC一共招到22名合适的学生；
第二年，申请人数就增长了几倍，一共收到486份申请，入读学生便增长到43名；
第三年，申请人数已经高达726人，UBC从中仅招收了71名学生，也就是说录取率不到10%。
2021年入学，申请人数1849人，入读116人，录取率6%左右。
课程设置：Curriculum
The program structure includes 24 one-credit courses offered in four-week segments. Courses are lab-oriented and delivered in-person with some blended online content.
At the end of the six segments, an eight-week, six-credit capstone project is also included, allowing students to apply their newly acquired knowledge, while working alongside other students with real-life data sets.
Fall: September - December
Block 1 (4 weeks, 4 credits)
Programming for Data Science | DSCI 511
Computing Platforms for Data Science | DSCI 521
Programming for Data Manipulation | DSCI 523
Descriptive Statistics and Probability for Data Science | DSCI 551
Block 2 (4 weeks, 4 credits)
Algorithms and Data Structures | DSCI 512
Data Visualization I | DSCI 531
Statistical Inference and Computation I | DSCI 552
Supervised Learning I | DSCI 571
Block 3 (4 weeks, 4 credits)
Databases and Data Retrieval | DSCI 513
Data Science Workflows | DSCI 522
Regression I | DSCI 561
Feature and Model Selection | DSCI 573
Winter: January - April
Block 4 (4 weeks, 4 credits)
Collaborative Software Development | DSCI 524
Privacy, Ethics, and Security | DSCI 541
Regression II | DSCI 562
Supervised Learning II | DSCI 572
Block 5 (4 weeks + 1 week break, 4 credits)
Web and Cloud Computing | DSCI 525
Statistical Inference and Computation II | DSCI 553
Unsupervised Learning | DSCI 563
Spatial and Temporal Models | DSCI 574
Block 6 (4 weeks, 4 credits)
Data Visualization II | DSCI 532
Communication and Argumentation | DSCI 542
Experimentation and Causal Inference | DSCI 554
Advanced Machine Learning | DSCI 575
Spring: May - June
Capstone Project (8-10 Weeks, 6 credits)
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