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2020年初，一场前所未有的疫情给了就业市场巨大的冲击，使得无数人陷入了“走出校园无处去”、“专业就业不对口”、“公司绩效不好短暂失业”、“刚刚登陆，举目无亲，前途渺茫”等就业困境。
这次新冠疫情，再次暴露了教育水平与工作种类以及收入之间的关系，整个加拿大就业市场的两极分化，进一步显示职业选择的重要性。
据加拿大统计，收入较高的人、掌握当下热门工作硬技能的人在家工作的可能性更大，因此在收入上的损失也就更小。一方面有大量的人找不到工作，一方面热门工作雇主求贤若渴，可符合条件的人却凤毛麟角。
文中列举了时下最热门的工作，而笔者重点强调了几乎所有岗位、所有行业目前都要数据科学的技能。
数据科学对求职者的专业背景要求并不高，不管你之前是什么专业的，都能在数据科学领域找到自己的一席之地。
多伦多作为北美有名的科技之都，近几年表现强劲，多年在科技人才市场的高质量和高活力稳居前四。更是因一年之内增长了57, 634个科技类职位而在净增长中排名第一，成长速度打败硅谷，成为北美第三大科技人才中心！
在后疫情时代，因为市场对线上服务的需求增加，高科技行业有着爆发式前景。
根据IBM预测，加拿大未来3年数据相关岗位需求将增加36.4万，总数达到270万。
终于，加拿大的这波高科技风口来了。而你，离它有多远？这波高科技风口能赶上吗？
作为一个连续四年被Glassdoor评为最棒的工作，究竟数据科学有什么魅力？
需求大，加拿大在2021年对数据科学、大数据人才需求将达到43,000，比2016年增长28%。在中国和美国更是在这5年间工作岗位分别增长了3.3和3.7倍。
薪水高，加拿大数据科学收入中位数在$85k-91k左右，起薪在$60k-69k，而最高则可达到$200k。
满意度高，越来越多的公司认识到了数据的重要性，并且在向数据驱动型企业转型。数据科学家们的工作成果对公司决策有着至关重要的影响，工作价值感很高。工作压力却没有其他岗位那么高。
数据分析专业：
商业分析
商业分析的定位是培养通过分析数据来制定商业策略或者市场策略的人才。和传统分析师不同，商业数据分析师的重点是能够利用发展迅速的数据分析工具和技术，比如预测模型(predictive modeling)、数据可视化(data visualization)来获得商业价值。
课程一半是商业类课程，如案例分析(Case Analysis)和演讲技巧(Presentation Skills)，另一半是数据类技巧如预测模型(Predictive Modeling)和多元回归(Multivariate Regression)以及一些编程类(R或者SAS)入门。
多伦多大学（Master of Management Analytics）
课程包含数据分析，预测分析模型工具；概率模型和规范分析工具等。
8-9月先进行数据分析工具，计算机SAS, SQL, R, Python等基础课程的学习；
9月至次年4月2个terms学习8门核心课程并穿插mini课堂；
学生可以使用多大数据lab并需要短暂的参与实习项目；
课程基本情况：8月开学； 课程时长9个月；学费63000加币
麦吉尔大学（Masters of Management in Analytics）
核心课程21学分，选修15学分，项目9学分；课程涉及（市场，消费，定价，电商，健康，供应链，金融）方面的数据分析；以及计算机方面的课程；
课程基本情况：6月开学；课程时长12月；学费45000加币
申请要求：雅思6.5／6.0 /美本学生必须要GMAT/GRE;
UBC (MASTER OF BUSINESS ANALYTICS)
analytics spectrum + data management
8月开学；课程时长9个月；需要GMAT /GRE
约克 (Master of Business Analytics)
舒立赫商学院 1 年制， 仅5月开学；学费72700加币
皇后大学(Master’s Degree in Management Analytics)
1年制；1/5月开学； 该项目在皇后斯密斯商学院多伦多教学中心完成； 需要2年工作经验；学费72500加币；
卡尔顿大学 (Business Administration)
DataScience (Business Analytics)
课程持续 16个月；9月开学， 需要GMAT/GRE；
北京站
客服专线： 400-010-8000
服务专线： 400-010-8000
北京分公司：北京市朝阳区 建国门外大街永安东里甲3号院B座
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