数据是21世纪的货币。它的生产速度每年呈指数级增长。它的全部潜力还有待挖掘，但全球各地的政府、企业和个人正日益面临数据生成、存储、分析、应用和创新带来的挑战和机遇。为了应对快速发展的大数据领域，公共和私营部门机构寻找数据分析专家。接下来为大家介绍：加拿大西安大略大学数据分析专业学习什么课程?数据分析专业申请难度高不高?

数据分析本质上是跨学科的。描述性、预测性和说明性分析的基础在于来自统计和计算机科学的这两个领域交叉的工具和技术。

数据分析硕士(MDA)是一个为期一年的专业科学硕士项目，为我们的学生提供了一套非常受欢迎的、跨学科的技术数据分析技能、方法和经验，并为他们专注于分析的职业生涯做好准备。

项目信息

开学时间：9月

课程时长：1年(3学期)

截止申请：11月15第一轮，截止时间2月28

学费：46,827加币/年

分支介绍

人工智能(该领域专为希望通过更全面地了解AI方法及其应用而增强分析能力的学生而设计)

金融、银行和保险(该领域的课程为希望在该领域从事分析专业工作的学生提供了针对性的课程)

通用(不分具体分支)(这个专业该领域适用于希望从事分析事业并希望对采用分析方法的各个领域进行更广泛介绍的学生，而不是更深入地关注单个领域。)

项目特点

MDA计划为学生提供他们在专业环境中工作所需的核心培训，同时允许他们通过选择针对其专业领域兴趣的学习途径来定制自己的经验。金融，银行和保险是适合那些对商业感兴趣的学生，通用适合那些希望了解数据分析如何应用于跨学科挑战，人工智能是针对具有计算机科学背景的学生。

留学费用

该计划的最后一个阶段是四个月的体验式学习机会，在大多数情况下，这将是有偿工作的行业经验，学生将学习在过去八个月中开发的技术技能，并将其应用到组织机构中。MDA候选人的平均小时工资通常在20-25加币之间。对于一个为期四个月的工作时间(相当于大约500小时的工作时间)，总成本(不包括福利)在10,000加币至12,000加币之间

就业前景

在21世纪，公共和私营部门承担了更多数据密集型和计算挑战性的项目。数据分析领域对合格专业人士的需求从未像现在这样突出。加拿大的大数据人才缺口在1.05万至1.9万名拥有深度数据和分析技能的专业人士之间，另外还有15万份工作缺口需要扎实的数据和分析能力。

数据科学家，大数据/数据架构师，业务分析师，运营分析师，数据工程师是理想的职业选择。

核心课程

职业发展研讨会系列–必修

7门课程(每门0.5 FCE)必修课程：

数据科学家的业务技能

数据咨询

资料库

数据科学导论

统计建模一

统计建模II

非结构化数据

所有学生都必须参加专业领域

人工智能(AI)：AI领域的学生必须参加核心课程“人工智能研讨会”课程，并从以下1个课程中选择2个课程(每个课程0.5 FCE)(人工智能I、人工智能II、先进的机器学习、数据库II、数据科学II)

金融，银行和保险专业领域：学生从课程中选择3门课程(每门0.5 FCE)(高级财务建模、消费者和零售信贷数据分析、金融风险管理、使用Excel进行金融市场和定量金融简介、投资组合管理、生活意外事件II、损失模型I、蒙特卡洛方法和财务应用、死亡率模型、随机过程、生存分析财务期权数学)

通用：学生可以从以下课程中选择3门课程(每门0.5 FCE)(精算实践I、高级财务建模、先进的机器学习、脑成像数据分析、进阶资料分析、认知计算、消费者和零售信贷数据分析、数据库II、分布式和并行系统、金融风险管理、使用Excel进行金融市场和定量金融简介、投资组合管理、生活意外事件II、损失模型I、蒙特卡洛方法和财务应用、死亡率建模、随机过程、生存分析、财务期权数学、时间序列、视觉计算)

1、不符合这些最低要求的申请将不予考虑。熟悉Linux是一种优势。

2、申请者必须拥有获得认可的大学的四年制学位，并且在过去两年的全日制本科学习中至少达到至少75%的平均水平。

3、未来的学生所有先决课程必须达到75%或更好的成绩

4、成功候选人所来自的研究领域包括：计算机科学，统计。或其他在数学，概率，统计和计算机编程方面具有大量定量课程的领域，例如： 精算科学，财务建模/数学，数学，物理，经济学，计算机软件工程

5、先决课程：2门半学期的微积分课程，1门半学期的线性代数，1门半学期的概率论，1门半学期的统计，2门半学期的计算机编程，1门高年级(300level及以上，或者大三大四的)数学课程

6、如果选择人工智能，先决课程还包括：所有选修课程必须是第二年或者更高级的课程，所有课程分数必须达到75%;1门半学期的数据结构和算法，1门半学期的系统工程和系统编程或者是软件设计课程，1门半学期的计算机科学逻辑

7、语言要求：雅思7，小分不低于6.5;托福94，听读22，写24，,26

8、备注：需要提供先决课程的课程描述

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