专业亮点
l 获得硕士学位并进入计算机行业的同时，通过数据挖掘在商业领域的大举应用而转型进入商科领域就业。
l 适合计算机科学学士学位持有者，或者在信息技术、计算机工程、电子工程、数学、物理以及各类工程专业这些科目上拥有学士学位的同样予以考虑。
l 2 年魁省硕士，毕业前半年可申请移民，无需加拿大工作经验。
项目介绍
毕索大学的计算机科学学院将为选择在计算机科学领域继续深造的学生提供在进入职场之前的计算机科学硕士课程，教学方向是数据挖掘（ Data Mining ）。
行业背景
在计算机行业蓬勃发展的今天，大数据的管理和应用快速地与各个行业结合，创造出令人惊叹的新产品以及经济价值。所以我们今天的时代被称为大数据时代，基于大数据而成功的模式如高德导航，网站广告定向投放等。
在大数据收集后如何使用，而产生产品和经济价值是大数据时代的热门话题，由此孕育而生的是数据挖掘技术的应用。无论在中国还是加拿大，数据挖掘及大数据应用的就业市场都非常强劲，相关数据很容易在各个网站上找到。
数据挖掘专业
因为大数据技术的逐渐成熟，很多方便，功能强大的数据管理，设计和挖掘技术的平台被设计和建立起来，使得从事数据挖掘技术的人员不需要掌握很基础的编程或计算机知识，通过学习数据结构，算法和平台应用就可以从事数据挖掘的设计，管理和应用。因此数据挖掘专业的研究生并不需要本科是计算机专业。
于此同时，大数据的管理是和各个行业结合在一起开发的，因此拥有其他行业的背景的学生更容易将数据挖掘与原行业接轨，这反而是非计算机专业学生的优势。可以这样理解，数据挖掘专业与工业和商业应用更贴近。
正是基于这一特点，毕索大学的计算机硕士 - 数据挖掘方向招收本科是计算机相关专业，以及非计算机专业的学生，几乎所有的工程、技术专业学生都可以申请。使得很多学生通过入读该硕士项目成功进入计算机行业，并获得硕士学位。甚至理工科学生，通过数据挖掘在商业领域的大举应用而转型进入商科领域就业。
入学条件
持有计算机科学学士学位，或持有高级二等（ 70% 以上）的计算机专业相关学士学位
本科成绩均分至少 70% 以上
学生在以下科目拥有学士学位的同样予以考虑：
1) 信息技术
2) 计算机工程
3) 电子工程
4) 数学
5) 物理
6) 各类工程专业
备注： 对于非计算机专业学生，大学会要求学生在正式进入硕士学习阶段之前，完成以下本科课程：
a. 数据结构；
b. 算法；
c. 高级编程技术
（本科计算机基础较弱的学生，可能会要求完成更多的课程。先修课将用时 1 到 2 个学期，时间长短取决于每个学生的专业背景。）
- 语言要求 :
雅思：均分至少 6.5 ，单项不得低于 6.0
托福：机考均分至少 237 ；网考均分至少 90
没有合格的托福或雅思成绩，可以双录取，进入 ICEAP 语言中心学习，然后进入大学专业课学习。
学费
专业课： 26,280 加元（ 2 年）
学习时间：专业课学习时间： 2 年
专业课开学时间： 1 月， 9 月
双录取
ICEAP 计算机桥梁课：
计算机桥梁课是 ICEAP 开发的教育学学术过渡课程。为学生在进入硕士前进行计算机硕士专业的前期培训，为非加拿大学生进行加拿大大学学习方法、研究方法、图书馆使用方法等的培训。同时进一步提高英语语言的使用能力。
双录取桥梁课安排：
- 雅思低于 6.5 或没有成绩的学生： ICEAP EAP 课程 + 计算机桥梁课 4 个月。
- 雅思 6.5 ，单项低于 6 分的学生： ICEAP 计算机桥梁课 4 个月；
学费
ICEAP 桥梁课： 7600 加元
ICEAP EAP 课程： 2880 加元 / 级
开学时间
ICEAP 桥梁课： 5 月， 9 月
ICEAP EAP 课程：每 2 个月有 1 次开学
授课形式
授课将以全新的方式（非论文型）展开。项目主要包括以下内容：
学校将会要求学生在 3 个学期修完 12 门计算机科学的硕士课程。秋季入学的学生将在第一个秋季学期修完 4 门课，然后在分别在来年的冬季学期和秋季学期，按每学期 4 们课的进度完成学业。同样，冬季入学的学生，也是按照按每学期 4 们课的进度，就读冬季，秋季和来年的冬季学期。
学生需要用整个夏季学期的时间完成一个研究项目。秋季入学学生是在完成两学期课程之后的第一个夏季学期，而冬季入学的学生则是在完成 3 个学期课程的第二个夏季学期来完成研究项目。
课程目录：
学生可以选择任何以 500 打头的计算机科学课程，这些课程将会在特定的学期开设。每学期学院会开设四到六门课，学生可以根据自己的兴趣爱好来选择。在未来的一段时间，还有可能增设新的课程。注： CS590 是针对所有学生的强制性课程。
CS 502 数字拓扑学 & 数学形态学
CS 505 科学研究者适用的数据挖掘技术
CS 506 平行模型及演算
CS 509 模式识别
CS 510 反应系统的模型检测
CS 512 电脑游戏设计
CS 515 实时系统
CS 516 图像滴定分析及可视化
CS 520 软件高级主题
CS 555 自动话理论 & 计算复杂度理论
CS 556 编辑器 & 解释器
CS 557 数据库软件设计
CS 560 软件工程
CS 562 图像处理的数学模型
CS 563 图像分析
CS 564 电脑网路 & 分布式算法
CS 567 演算法高级课题
CS 569 计算机科学的独特课题
CS 590 硕士研究项目
