滑铁卢大学数据科学

　　加拿大是如今的热门留学国家，开设了非常多样化的专业课程和大学院校，滑铁卢大学就是加拿大的顶尖名校，学校创建于1957年，位于安大略省西南部滑铁卢，以学习与实习并重的合作教育而闻名，开设的数据科学专业很出色，那么接下来立思辰留学小编就带着大家一起来了解下2021加拿大滑铁卢大学数据科学专业相关信息。

　　滑铁卢大学数据科学专业录取条件

　　均分要求：GPA最低：78%;高等教育机构的数据科学/计算机科学/统计学/数学或相关学科学士学位。

　　背景专业要求：数据科学/计算机科学/统计学/数学或相关学科学士学位。

　　工作经验要求：有计算机科学或统计学方面的高级工作经验。

　　雅思：总分7，写作和口语6.5。

　　托福：总分90，写作和口语25。

　　加拿大滑铁卢大学数据科学专业课程

　　1. STAT 847 Exploratory Data Analysis 勘探数据分析

　　2. 以下两门课程中的一门：

　　CS 631 Data-Intensive Distributed Analytics, or 数据密集型分布式分析，或

　　CS 651 Data-Intensive Distributed Computing 数据密集型分布式计算

　　3. 以下课程中的至少一门：

　　CS 680 Introduction to Machine Learning 计算机学习介绍

　　CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations 计算机学习：统计和计算基础

　　CS 686 Introduction to Artificial Intelligence 人工智能导论

　　CS 795 / CO 602 Fundamentals of Optimization 优化基础

　　CS 794 / CO 673 Optimization for Data Science 数据科学优化

　　CO 650 Combinatorial Optimization 组合优化

　　CO 663 Convex Optimization and Analysis 凸优化与分析

　　CS 786 Probabilistic Inference and Machine Learning 概率推理与机器学习

　　CS 886 Advanced Topics in Artificial intelligence 人工智能高级课题

　　STAT 840 Computational Inference 计算推断

　　STAT 841 Statistical Learning - Classification 统计学习-分类

　　STAT 844 Statistical Learning - Function Estimation 统计学习-函数估计

　　STAT 946 Topics in Probability and Statistics(*) 概率统计主题

　　4. 第四门课是从以下选择：

　　Machine learning / statistical learning / optimization 机器学习/统计学习/优化

　　CS 680 Introduction to Machine Learning 计算机学习介绍

　　CS 685 Machine Learning: Statistical and Computational Foundations 计算机学习：统计和计算基础

　　CS 686 Introduction to Artificial Intelligence 人工智能导论

　　CS 795/CO 602 Fundamentals of Optimization 优化基础

　　CS 794/CO 673 Optimization for Data Science 数据科学优化

　　CO 650 Combinatorial Optimization 组合优化

　　CO 663 Convex Optimization and Analysis 凸优化与分析

　　CO 769 Topics in Continuous Optimization(*) 连续优化主题

　　CS 786 Probabilistic Inference and Machine Learning 概率推理与机器学习

　　CS 885 Advanced Topics in Computational Statistics(*) 计算统计高级主题

　　CS 886 Advanced Topics in Artificial intelligence 人工智能高级课题

　　STAT 840 Computational Inference 计算推断

　　STAT 841 Statistical Learning - Classification 统计学习-分类

　　STAT 844 Statistical Learning - Function Estimation 统计学习-函数估计

　　STAT 946 Topics in Probability and Statistics(*) 概率统计主题

　　Computer systems and databases 计算机系统和数据库

　　CS 638 Principles of Database Management and Use 数据库管理和使用原则

　　CS 648 Database Systems Implementation 数据库系统的实现

　　CS 656 Computer Networks 计算机网络

　　CS 657 System Performance evaluation 系统性能评估

　　CS 658 Computer Security and Privacy 计算机安全与隐私

　　CS 740 Database Engineering 数据库工程

　　CS 741 Non-Traditional Databases 非传统数据库

　　CS 742 Parallel and Distributed Database Systems 并行分布式数据库系统

　　CS 743 Principles of Database Management and Use 数据库管理与使用原理

　　CS 755 Systems and Network Architectures and Implementation 系统和网络体系结构及实现

　　CS 848 Advanced Topics in Databases(*) 数据库中的高级主题

　　Distributed computing 分布式计算

　　CS 654 Distributed Systems 分布式系统

　　CS 856 Advanced Topics in Distributed Computing(*) 分布式计算高级主题

　　Data exploration 数据勘探

　　STAT 842 Data Visualization 数据可视化

　　Other 其他

　　CS 798 Advanced Research Topics(*) 高级研究课题