在这个海量信息的时代，可以说数据无处不在，大家从日常生活中也能感受到大数据带来的变化。比如平时上网点几个衣服看看，过几天手机和电脑都不停的推送类似的衣服和周边产品，有一天突然发现喜欢的这款有了新折扣，果断下手，心里美滋滋的，就这样方便的把钱花了。
数据给企业的商业价值就显而易见了，消费者和用户使用产品和服务的习惯，这些数据通过被收集，提取和分析，可以帮助企业进一步挖掘市场里的机会，指导企业做出决策。数据在金融领域的应用更是非常重要，可以帮助金融机构精准营销，股价预测，股市行情预测，交易欺诈识别等等等等。
在数字革命的影响下，政府的管理也到处需要数据，比如跟对企业的帮助一样，数据也可以指导政府了解大家的需求和对某些事情的看法，从而作出决策。另外，大数据的应用可以帮政府更高效和准确的管理税收，社保，教育，医疗等各方面的项目和活动。
因此，我们可以看出数据科学家，数据工程师，和数据分析师这些职业，无论在服务业，金融业，各类型实业，政府部门等等都有用武之地。大数据，数据科学，数据分析这些专业是不是很有吸引力呢？
因为这一时代背景，数据科学（Data Science），数据分析（Data Analytics）和商业分析（Business Analytics）这些新兴学科得到了发展，加拿大的各个大学也纷纷开设了项目，有本科，也有硕士比如Master of Data Science, Master of Data Analytics，或者Master of Business Analytics。前两种硕士专业经常在计算机学院或者理学院开设，最后一种常在商学院设立。他们申请有具体的区别和侧重，但录取要求还是相通。
这篇文章瑞秋就根据自己的一个客户M同学申请的Master of Data Science（MDS）为例，讲一讲如何申请加拿大的数据科学硕士。
数据科学硕士录取看什么？
学校在录取数据科学硕士的时候更喜欢有计算机，统计或者数学背景的申请人，本科读这几个专业的申请人可以说是对口的。但毕竟数据科学是一门交叉学科，如果有上过前置课程的其他的理工科背景的学生也是可以申请的，在加拿大硕士难转专业的背景下，这是一个非常好的转码机会！
比如M同学联系我时，正在美国一所大学读物理专业的本科，想要申请加拿大尤其是BC省的数据科学硕士。倾向于BC省是因为喜欢那里的气候，也因为毕业可以立刻通过BC理工科硕博省提名来申请移民。
跟加拿大其他硕士申请一样，数据科学硕士的最低成绩标准基本在B或者B+，英语成绩要求等同于雅思7（小分6.5）或者6.5（小分6）等，不同学校有具体的要求，对于在英语国家读过本科的学生，很多学校是可以免英语成绩的。
虽然每个学校还有对本科上过的基础课的名字和数量有不同的要求，但基本上分成三大类课程：
1. 编程类
2. 统计类
3. 数学类
申请过程中，学校会让申请人提供很细的课程背景资料，比如某门课的课号，课程内容的描述，评分标准，成绩等。因此瑞秋认为从这点看，加拿大和美国读本科的学生在申请加拿大大学的数据科学硕士时相对有优势，因为每一门课学校都会有比较正规和标准的课程描述和相关信息，而且是对加拿大录取老师来说比较容易看懂和认可的，所以也是非常推荐北美读本科的同学申请加拿大的数据科学硕士。
在准备M同学的申请中，瑞秋发现还是少了一些必要课程，所以建议了M同学在大四的时候选择相应的课程（这也得益于美国和加拿大大学本科选课的自由度高），同时找了几门有关的网课让M同学在业余时间完成。M同学非常给力的在短时间上完了瑞秋建议的全部课程，这也是后来申请顺利的一个重要因素。
此外，还有一些文书，比如CV，statement of purpose，推荐信等，需要综合的体现出申请人的背景和实力是如何适合这个硕士项目。
从提交申请到拿到offer只花了11天
因为很多学校的数据科学硕士申请截止日在1月中或者1月末，在等1月初M同学最新的成绩单出来后，我们立刻着手准备每一所学校的申请，当然之前已经把CV，推荐信等材料准备差不多了。经过几周密集的申请工作，让我们两个都很惊喜的是，还没有提交所有学校的申请时，M同学最心仪的学校位于温哥华的UBC就在1月末发来了offer ！（正式offer上的日期写的是28号，但实际上M同学在早几天就得到了通知！）
回顾这个过程，瑞秋认为在申请时把可能出现的潜在的问题梳理清楚，通过扬长避短体现学生优势非常重要。比如虽然M同学没有计算机背景，但我们在文书里详细介绍了M同学做过的一个项目，用了什么与这个项目有关的技术，同时有相应的推荐信来支持。M同学有过转学经历，成绩单上可能会让录取老师看不懂的地方，如何标记和解释清楚也很必要。
当然，整个过程中，M同学和瑞秋的配合，对彼此的信任，也是申请中必不可少的要素。瑞秋为M同学拿到理想的offer也感到高兴和自豪！
M同学给瑞秋的反馈
最后晒一下M同学写给瑞秋的客户反馈：
写在最后
前面我们讲了很多数据科学的申请，数据分析硕士跟数据科学很像，但商业分析因为偏重于商科，所看重的点和需要的文书有所不同，找时间瑞秋再跟大家详细介绍。
总之，数据科学/数据分析/商业分析是非常有前景并且很exciting的应用型专业，如果你对数据感兴趣，不排斥编程，想要拥有多样化的职业选择，这个方向或许值得考虑！