数据科学与商业分析，虽在外表上有许多相似之处，常被学生们同时纳入考虑，但二者实则存在微妙的差异。许多顶尖加拿大高校，如麦吉尔大学、UBC大学和滑铁卢大学等，都已经开设了数据科学和数据分析的硕士专业。而从2018年秋季开始，多伦多大学将新增数据科学专业本科课程，专门培养数据科学专家。
如果你计划申请加拿大的数据科学专业，那么拥有强大的量化技能将是你的优势。无论是计算机、信息科学、工程、数学、物理、健康科学、商务、社会科学还是城市规划背景的学生，都有机会在这个领域展现自己的才华。若你掌握了计算机基础，如编程和大规模并行处理技能，以及数学统计知识和数据可视化技能，你在申请时将更具竞争力。
在计算机基础方面，数据科学专业申请者需要掌握编程和计算机科学相关的知识。这包括但不限于使用Haoop和Mahout等处理大数据的工具，以及机器学习相关的技能。
除了数学和统计知识，申请者还需要熟悉SPSS和SAS等主流统计分析软件。近年来，面向统计分析的开源编程语言R及其运行环境也备受关注。
在信息表达方面，数据可视化是一项至关重要的技能。将数据以可视化形式呈现，使得分析结果更加直观明了。这包括开发Web原型，使用外部API将图表、地图和Dashboar等服务整合在一起。对于数据科学家来说，这是一项不可或缺的技能。
在这个数据驱动的时代，加拿大顶级学府的数据科学专业为你提供了深入学习和掌握这些技能的绝佳机会。
