加拿大大数据专业好不好？
作为一个在阿尔伯塔大学读了大四（最后一学期），并在那里完成了大数据的master的人，我想我有一定发言权。 首先，大数据是一个很大的概念，我读了两个的master，一个data science， 一个big data。 Data Science 这个就偏向科研了，需要修够一定的学分（30个左右）才能毕业，课程内容主要是数据分析，统计，算法等等。上课的老师都是大神一样的存在，人很好很容易接近，只要你愿意问问题，几乎是有求必应的那种。
但是！如果你像题主一样是冲着找工作去的，那我真的不建议你读这个，原因有二，一是课程难度大，我虽然认真学习了，最后考出来的成绩也还不错，但是整个课程的学习对我来说还是很煎熬的（主要难在statistical concepts这种对中国人来说本来就很难的东西上）二是就业面太窄，DS这个专业虽然能学很多很高级的东西（比如数据挖掘，machine learning这些）但是在实际的应用上是很少的，大部分的公司都更倾向于找有项目经验的人而不是像你一样才刚从master毕业的。另外还有一点，DS是正儿八经按照CS的课程设置来的，需要写代码完成课程的assignment，对于编程基础不好的人真的是挺折磨的。
然后是Big Data，这个就比较实用了，学习内容偏重于业务，以利用大数据帮助企业解决问题为方向。课程内容有很多是跟Data Science里重复的，因为这两个项目的目标群体不一样（一个是倾向招人进实验室做科研，一个倾向招人进公司解决实际问题）所以课程的数量和难度会稍微有所调整。而且Bd的授课老师除了大神级的人物外还有一些是业界的人才（曾经就职于微软，百度等大厂），他们不仅有着扎实的理论功底，还有着丰富的实战经验，能够把深奥的知识用最简单易懂的方式传授给学生。
在学习的内容上Bd更注重实践，有很多的项目需要做完，比如做爬虫抓取数据，用hadoop处理海量数据，用python做数据分析，用R语言做机器学习，当然还会学cs的基础课程，如数据库系统，算法等。因为我是A大毕业，所以我仅从个人角度来谈我觉得哪个好哪个不好，其实每个学校都有自己的优势，选择最适合自己的才是最好的。