加拿大的数据科学考研专业主要包括以下几所大学的课程：
多伦多大学 ：课程强调数据科学在实际应用中的角色，涵盖统计学、机器学习、数据挖掘、人工智能等多个领域。渥太华大学：
注重统计建模与计算技术的整合。
英属哥伦比亚大学（UBC）
主校区的数据科学硕士课程提供广泛的技能，针对培养学生计算机统计技能。
Kelowna校区的课程更注重商业领域的数据科学应用。
滑铁卢大学
数据科学数学硕士（MMath）。
数据科学与人工智能硕士（MDSAI）。
维多利亚大学：
应用数据科学工程硕士（MADS），这是一个为期一年的强化学术项目，由计算机科学系和电子与计算机工程系联合提供。
圭尔夫大学：
数据科学硕士课程，为期12个月，训练个人成为具有计算技能和道德意识的数据分析师。
申请要求与录取标准
多伦多大学
：通常需要学士学位，以及数学、统计学或计算机科学等相关背景。申请者还需提供成绩单、推荐信和个人陈述，部分学校可能要求托福或雅思成绩。
渥太华大学：具有相关学科的专业或专业（或同等学历）学士学位，平均录取成绩不低于75% （B+） 。
UBC 主校区：毕业于UBC或类似大学的四年制学士学位，GPA不得低于3.3，必须读过编程，具有微积分、线性代数的专业学习背景，具有一门编程课程、一门概率论或统计学课程的结业或注册证明。 Kelowna校区：具体要求未详细列出，但通常要求具备相关领域的学士学位和一定的编程能力。 滑铁卢大学
维多利亚大学：获得电气工程、计算机工程、计算机科学或相关学科的学士学位，通常具有一流的地位。
圭尔夫大学：具有相关学科的专业或专业（或同等学历）学士学位，需要具有一门编程课程、一门概率论或统计学课程的结业或注册证明。
就业前景与发展趋势
数据科学硕士毕业生在加拿大有着广阔的就业机会，特别是在金融、健康、电子商务等行业。数据分析师和机器学习工程师是当前市场上最热门的职位之一，未来几年内需求仍将持续增长。
建议
选择学校：根据个人兴趣和职业规划，选择适合的学校和专业。例如，如果希望在商业领域发展，可以考虑UBC的Kelowna校区或滑铁卢大学的MDSAI项目。
准备材料：提前准备好成绩单、推荐信、个人陈述，并考取所需的英语成绩（如托福或雅思）。
实践经验：在申请前尽可能积累相关项目经验，以增加录取的竞争力。
通过以上信息，希望能帮助你更好地了解加拿大的数据科学考研专业，并为你的申请做好准备。