那是不是可以这样理解:
关于data science要学的课:
1、包含了传统CS里全部硬核内容, 删减不多
2、还要另加一系列关于数据、数学的课, 这是套歺不好单点, 需要有系统地学一下。
关于课程安排:
1、水卢把这么多硬核内容全压在4年里, 有可能会搞得比水卢CS里那些传统的专业还更难。这是块不好啃的硬骨头, 自己要先掂量好了, 小心别嘣了牙
2、渥大4+1年, 卡大4+2年, 进度比较从容
关于就业出路:
1、如果没有data science的职位, 反正还是可以找个普通CS的,
2、顶多也就是那个+1或者+2白费力气了。
关于就业市场:
1、从全球范围内, 应该还是有前途的。在米帝和天朝都已经是增长点了, 有$¥往里砸
2、但就我村的这一亩三分地儿上嘛。。。
a、private sector是以通信为龙头的, 各生产队目前最需要的是NETWORK, FIRMWARE,OS,和光纤电子相关的
b、政府的各生产队将来也许用得着data science?但就目前为止, 最接近的好象是BI?没问过人家工作的具体内容, 不好说跟data science有多大相关。政府现在赤字山大, 欠一屁股债不知道几辈子加拿大人才能还完?能维持现有的摊子不砍项目已经很好了, 即使有刚需要上新东西, 那肯定也是要从牙缝里省出点小钱, 恐怕会拖得晚, 规模小, 无它, 缺钱
3、算上coop, 学成要5年、6年、7年(前提是如果学得成的话)。周期越长, 市场情况的不确定性越大。宜用Agile, 别Waterfall
是这么理解吗?