**多伦多大学应用计算硕士（Master of Science in Applied Computing）**项目由计算机系和统计系合办，让学生学习计算机科学和统计学的交叉领域的知识，以解决复杂的数据问题，并获得行业经验。 网站链接为： https://www.statistics.utoronto.ca/graduate/mscac-data-science #### 项目总览 该项目总时长为16个月，分为8个月的课程学习、8个月的公司实习。 网站链接为：https://mscac.utoronto.ca/about/program-overview ##### 课程要求 课程学习时长为8个月，学生需要在这段时间内学习计算机科学、统计学及相关学科的课程。项目允许学生根据自己的兴趣选择课程，但学生至少需要学习4门技术课程，其中两门必须为计算机科学系提供的研究生课程。根据学生选择的学习方向，另外两门课程可以从应用离散数学、云计算、计算生物学、计算机视觉、分布式系统等方面选择。 所有MScAC项目的学生都需要学习两门必修课程：计算机科学通信（CSC 2701H）、技术创业（CSC 2702H）。这两门课程可以帮助学生适应实习环境。 ##### 行业实习 在8个月的课程学习之后，学生需要在行业公司或组织中，完成一段8个月的实习。项目不能保证实习薪资，但是以往该项目的学生全部找到了带薪实习，去年的平均薪资为55000加元。 在实习期中，学生将和行业导师、学校教师一起工作，应用课程中所学的知识解决问题，并深入了解数据科学行业。 #### **项目方向：** 项目分为四个方向：计算机科学、数据科学、应用数学、量子计算。学生可以选择适合自己的方向。 ##### **计算机科学方向** 计算机科学方向为学生提供高级计算机科学课程，严格的学术研究培训。同时，学生可以通过行业实习，了解自己对计算机科学的掌握程度。 + 学生需要完成四门研究生水平的课程（共2.0 FCEs）。其中两门课程必须来自计算机科学领域。其他两门课程可以选择计算机科学或其他系的研究生水平课程 ###### 申请要求： 项目接受来自不同学科背景的学生申请，但学生需要证明自己在计算机科学方面有很强的背景，最好在本科期间内进行正式的学习。 + 获得计算机科学或相关学科的本科学位 + 最后一个学年（两个学期）的本科学习中，成绩至少为B+（77-79%） + 合格的英语成绩：分为托福、雅思、COPE、CAEL、免英语成绩等情况，学生可以在这一网站寻找对应的成绩要求。 https://www.sgs.utoronto.ca/admissions/admission-application-requirements/english-language-proficiency-testing/ + 掌握等同于下列计算机课程的内容：算法和复杂度（如CSC 373H）、数据库系统（如CSC343H）、操作系统（如CSC 369H） ##### **数据科学方向** 数据科学主要是从数据中获取知识，起源于统计学和计算机科学。如今数据收集和数据处理技术正迅速发展。数据科学家不仅需要学习处理数据的技术，还需要使用数据来帮助制定决策。 数据科学专业为学生提供了统计和计算机科学技术的相关课程、学术研究培训，以及实习机会。 + 学生需要完成四门研究生水平的课程（共2.0 FCEs）。其中两门课程必须来自计算机科学领域。其他两门课程必须来自统计科学系，且必须选修“数据科学方法、合作和交流（STA2453H）” ###### 申请要求： 项目接受来自不同学科背景的学生申请，但学生需要证明自己在计算机科学和统计学方面有相关经历。 ##### **应用数学方向** 数学是人工智能、医学成像、量子计算、理论经济学、现代金融工具定价和建模等学科的基础。应用数学提供数学和计算机科学领域的专业知识，以及应用知识解决问题的实习机会。 + 学生需要完成四门研究生水平的课程（共2.0 FCEs）。其中两门课程必须来自计算机科学领域。其他两门课程必须来自数学系 ###### 申请要求： + 获取数学、物理学、计算科学、统计学、工程科学等与数学相关学科的本科学位 + 最后一个学年（两个学期）的本科学习中，成绩至少为B+（77-79%） + 合格的英语成绩 + 本科学习中需要进行数学、统计和计算机科学的相关学习，包括多元微积分、线性代数、概率论、离散数学等课程。此外，至少在以下两个方面进行深度学习： （1） 离散数学（如代数、组合学、图论） （2） 基础数学（如复杂性理论、集合理论、逻辑学、模型理论） （3）几何学、拓扑学 （4）分析学（如测量与集成、谐波分析、泛函分析） （5）常微分和偏微分方程 （6）数值分析 或者说，学生需要学习过相当于以下课程的相关知识： （1）计算机科学课程：算法与复杂性（CSC 373H） （2）概率学课程：数学概率（MAT377H）、概率与统计1（STA257H） （3）至少两门课程代码400以上或研究生水平的数学或应用数学课程。其中数值算法（CSC436H）、PDE计算方法（CSC446H）、优化问题数值方法（CSC466H）也可以视为应用数学课程 ##### **量子计算方向（2021新开设项目）：** + 学生需要完成四门研究生水平的课程（共2.0 FCEs）。其中两门课程必须来自计算机科学领域，其他两门课程可以选择计算机科学或其他系的研究生水平课程 ###### 申请要求： + 获取数学、物理学、计算科学等量子相关学科的本科学位 + 最后一个学年（两个学期）的本科学习中，成绩至少为B+（77-79%） + 合格的英语成绩 + 三封来自学院或企业雇主的推荐信，最好至少有一封来自物理学院教师的推荐信 + 自我陈述（500字以内），说明申请人对量子计算的兴趣和希望在项目中得到的收获 + 申请人必须在申请中表明对量子计算专业的兴趣。申请竞争较为激烈，MScAC录取的学生不会自动被录取到这个专业