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加拿大研究生留学:网络安全、数据科学、人工智能接受转专业申请吗?
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简介加拿大研究生留学,网络安全、数据科学、人工智能接受转专业申请吗?对本科专业背景有什么要求?《启德研究生留学十大专业·计算机》报告对此进行了详细介绍。Cyber Security ( 网络安全) Inf ...
加拿大研究生留学,加拿究生接受网络安全、大研数据科学、留学人工智能接受转专业申请吗?网络对本科专业背景有什么要求?《启德研究生留学十大专业·计算机》报告对此进行了详细介绍。
Cyber Security ( 网络安全) Information Technology Security (信息技术安全)
信息安全属于计算机专业,安全随着计算机技术与网络通信技术的数据广泛应用,社会对计算机的科学依赖越来越大,而计算机系统的人工安全一旦受到破坏,不仅会导致严重的智能转专社会混乱,也会带来巨大的业申经济 损失。因此,加拿究生接受信息安全已成为信息科学的大研热门课题,信息安全专业也收到了社会各界的留学普遍关注。
信息安全学科是网络由数学,计算机科学与技术、安全信息与通信工程和电子科学与技术等学科交叉而成的一门综合学科。目前主要研究涉及现代密码学,计算机系统安全,计算机与通信网络安全,信息系统安全,电子商务/电子政务系统安全等。培养能够从事计算机,通信,电子商务,电子政务,电子金融等领域的信息安全高级专门人才。
如今国内外很多知名的企业都非常重视信息安全管理。据艾媒数据中心统计,上海、北京、深圳三个地区,安全信息相关岗位的薪资大多在 20K-30K。2021年5月6日,加拿大启动了“网络安全创新计划”未来4年将要投资 8000 万美元启动该项目。根据 PayScale 统计,在加拿大,网络安全分 师的平均年薪是 70119 加元,最低是 48000,最高可达100000加币。
转专业申请信息安全硕士需要有计算机科学,网络安全或者相关领域的学士学位。如果均分满足,但持有其他专业相关的学位并且在本科阶段有计算机专业相关的课程的学习需要在研究生阶段同时完成一个或者更多的课程弥补其先修课的不足。
Data Science 数据科学
今天对数据科学的广泛定义是:数据科学仅是一种概念,它结合了统计学、数据分析、机器学习及其相关方法,旨在利用数据对实际现象进行“理 解和分析”。简单来讲:数据科学是一门将数据变得有用的学科。
目前商业环境下的各行各业都需要数据分析,比如零售业,金融服务业,咨询行业,医药,传统 IT 行业,游戏,通信等众多行业都需要大量的数 据分析师,岗位需求旺盛但是人才供应量少,从而就提升了数据相关专业的行业岗位薪水。
加拿大数据科学硕士学制是10个月至2年不等,学费在 2.5 万至 4.5 万加币之间,合每年 12 万 至 22 万人民币,再加上每年预计 10 万人民币吃穿用住行等方面的生活费用,总费用也就在 22 万至 32 万之间。加拿大数据科学博士学制是 4-5 年,毕业时间具体要看完成毕业论文的时间,加拿大博士全奖 4.5-5 万加币,一般申请到博士的学生大部分都能给到全额奖学金,即便是拿到一半奖学金的话也有 2.5 万加币,能相应减轻留学生的很大一部分费用压力,这也是加拿大博士跟英国和美国不同的地方。
加拿大数据科学硕士接受跨专业申请,计算机科学,数据科学,数学,统计学等数理背景的学生都可以尝试申请数据科学硕士,但是需要注意有些院校有前提课程要求,比如像英属 哥伦比亚大学就要求有:编程课程、概率或统计学课程、微积分或线性代数,而且强烈建议完成微积分和线性代数的课程。
Artificial Intelligence 人工智能
人工智能(英语:Artificial Intelligence,缩写为 AI)是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。
人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一 (空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛 应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
随着计算机技术的深入发展,人工智能成为当下非常火热的话题。AI 专业的就业机构主要有,科研机构(机器人研究所等),公司软硬件开发人员, 高校讲师等。就业行业主要有以下 4 类方向:
(1)搜索方向:百度、谷歌、微软、yahoo 等(包括智能搜索、语音搜索、图片搜索、视频搜索等都是未来的方向)。
(2)医学图像处理:医疗设备很多都会涉及到图像处理和成像,大型的公司有西门子、GE、 飞利浦等。
(3)计算机视觉和模式识别方向:如指纹识别、 人脸识别、虹膜识别、车牌识别等。目前视频监控是一个热点问题,做跟踪和识别也不错。
(4)其他图像处理方面的人才需求的公司:如威盛、松下、索尼、三星等。
人工智能跨专业申请人必须证明在计算机科学、统计学或数学方面有很强的背景,通过在 本科高级课程中的成绩来证明。
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