数据科学专业需要具备哪些数学基础？

数据科学专业需要具备扎实的数学基础。在加拿大，数学基础包括但不限于微积分、线性代数、概率论和统计学。微积分是数据科学中常用的工具，用于理解数据模型和算法背后的数学原理。线性代数则在处理大规模数据集和矩阵运算方面起着至关重要的作用。概率论和统计学则是数据科学家分析数据、做出推断和预测的基础。除了这些基础数学知识，数据科学专业还可能涉及到数值计算、优化理论等领域的数学知识。因此，对于想要在加拿大学习数据科学的同学来说，打好数学基础是非常重要的。