多伦多大学数科硕士 - Data Science Specialist就读体验
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大家好！我是一亩三分地的小白，第一次发帖就献给我校啦 （中文不是特别好就请大家多多包涵了
我们科系挺热门但也挺少人的，所以应该还没有人写过吧！这里就先大概的介绍一下咯
一点关于我的背景：目前就读于多伦多大学 Data Science Specialist的大三生。国际生并且上大学前没来过加拿大。之后想往data scientist/machine learning engineer方向申请工作、研究生。
关于我的专业：多伦多大学有三种program type——major, minor, and specialist. 好像其他学校不常有specialist，所以暂时翻译为精修哈哈 specialist和major的区别就是specialist会学得更深，必修课会更多。多大的科系基本上都是大一完申请。data science系需要required courses成绩大约90+，并且写一个application（里面问题偏behavioral，不确定对于他们decision有多大影响）。我们program收取deregulated fees, 所以学费会比大部分专业来得高一些（今年加上各种fees大概要62000加币一年）。
多大data science specialist的必修课其实单纯就是cs， stats，和每年一节专属于我系的data science课组成的。着重讲一下这堂课的细节吧！去年上的时候我们学了很多machine learning 相关的基础concepts，例如nlp, knn, naive bayes。每周的lab课会学习用python implement这些concepts。三个月下来做了4个assignment，最后一个是爬twitter perform sentiment analysis (topic of our choice!)。目前觉得这节课还是挺好玩的。我们和cs专业的学生一样需要学algorithm design, database, data structure, etc., 也和stats学生一样需要学probability, linear regression, etc. 教学水平上面大概讲了一下，如果有更细的问题可以评论问我~
关于我的学校：如果是cs或stats，其实我目前下来的感觉就是压力挺大的，感觉周围的人天天都沉浸在知识的海洋里 :') 如上面所述，有时候觉得分配到的资源不足，这或许就是所有大学校的问题吧。（并不代表没有资源和机会哦，只是需要努力点找）但也因为我们是个又大又些许又名气的学习，很多大公司都会来我们学校招聘！如果你上linkedin找某家北美大公司, chances are you'll find several uoft alumni working there. 我很喜欢UofT的一个地方是student diversity。走在校园里，我走一条街可能就会听到至少3-4种不同的语言吧哈哈 在专业课+选修课（ex. spanish, japanese) 都认识到了很有趣很厉害的人。当然华人也很多，所以不必担心找不到会说中文的课友啦
学校周围：很多朋友羡慕我们学校的点在于它的位置哈哈 我们在多伦多市中心，周围有中国城，美术馆，精品街，再走一段路也可以到eaton center（downtown最大的mall）。地铁还算方便，也有streetcars和buses可以坐（arrival time不太稳定就是了）。吃的种类也很多，不用担心吃不到火锅烤串哈哈哈
目前写到这里吧，如果有什么更详细的想知道的 don't hesitate to ask!
如果有帮助到你麻烦支持一下新人吧 谢谢 :'D
我们科系挺热门但也挺少人的，所以应该还没有人写过吧！这里就先大概的介绍一下咯
一点关于我的背景：目前就读于多伦多大学 Data Science Specialist的大三生。国际生并且上大学前没来过加拿大。之后想往data scientist/machine learning engineer方向申请工作、研究生。
关于我的专业：多伦多大学有三种program type——major, minor, and specialist. 好像其他学校不常有specialist，所以暂时翻译为精修哈哈 specialist和major的区别就是specialist会学得更深，必修课会更多。多大的科系基本上都是大一完申请。data science系需要required courses成绩大约90+，并且写一个application（里面问题偏behavioral，不确定对于他们decision有多大影响）。我们program收取deregulated fees, 所以学费会比大部分专业来得高一些（今年加上各种fees大概要62000加币一年）。
多大data science specialist的必修课其实单纯就是cs， stats，和每年一节专属于我系的data science课组成的。着重讲一下这堂课的细节吧！去年上的时候我们学了很多machine learning 相关的基础concepts，例如nlp, knn, naive bayes。每周的lab课会学习用python implement这些concepts。三个月下来做了4个assignment，最后一个是爬twitter perform sentiment analysis (topic of our choice!)。目前觉得这节课还是挺好玩的。我们和cs专业的学生一样需要学algorithm design, database, data structure, etc., 也和stats学生一样需要学probability, linear regression, etc. 教学水平上面大概讲了一下，如果有更细的问题可以评论问我~
关于我的学校：如果是cs或stats，其实我目前下来的感觉就是压力挺大的，感觉周围的人天天都沉浸在知识的海洋里 :') 如上面所述，有时候觉得分配到的资源不足，这或许就是所有大学校的问题吧。（并不代表没有资源和机会哦，只是需要努力点找）但也因为我们是个又大又些许又名气的学习，很多大公司都会来我们学校招聘！如果你上linkedin找某家北美大公司, chances are you'll find several uoft alumni working there. 我很喜欢UofT的一个地方是student diversity。走在校园里，我走一条街可能就会听到至少3-4种不同的语言吧哈哈 在专业课+选修课（ex. spanish, japanese) 都认识到了很有趣很厉害的人。当然华人也很多，所以不必担心找不到会说中文的课友啦
学校周围：很多朋友羡慕我们学校的点在于它的位置哈哈 我们在多伦多市中心，周围有中国城，美术馆，精品街，再走一段路也可以到eaton center（downtown最大的mall）。地铁还算方便，也有streetcars和buses可以坐（arrival time不太稳定就是了）。吃的种类也很多，不用担心吃不到火锅烤串哈哈哈
目前写到这里吧，如果有什么更详细的想知道的 don't hesitate to ask!
如果有帮助到你麻烦支持一下新人吧 谢谢 :'D
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