加拿大的数据科学本科专业通常涵盖多个领域，包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库管理和计算机编程等。以下是一些具体的项目和课程设置：
Seneca College
商业数据分析专业：这是一个为期一年的研究生文凭项目，教授识别和收集有意义的数据、分析准备数据、对数据集进行分析并以有意义的格式呈现结果的技能。主要研究主题包括分析所需的统计数据、数据分析的编程语言、商业分析领域的安全和隐私、数据预测分析和商业环境中的领导力。
St. Lawrence College
商业数据分析（Int）：这是一个两年制的研究生文凭项目，每年1/5/9月开学，主校区位于Kingston。主要课程包括商业统计基础、应用管理科学、数据库管理技术、产品生命周期管理、统计分析学、商业智能应用、数据采集、建模技术、运营与战略分析。
多伦多大学
科学应用计算机硕士项目（Master of Science in Applied Computing）：该项目包含四个专业研究方向，分别是计算机科学、数据科学、应用数学和量子计算。该项目旨在为学生提供必要的技能和知识，以便在数据科学领域中取得成功。
英属哥伦比亚大学（UBC）
数据科学硕士项目（Master of Data Science）：这是一个授课型项目，为期10个月。课程内容涵盖数据科学的所有阶段，包括数据提取、分析、最新技术的应用以及通过数据分析帮助企业改善策略、产品和服务。项目分为三个方向：数据科学-温哥华、数据科学-奥肯那根和数据科学-计算语言学。学生需要完成24学分的课程和一个实践项目。
建议
选择专业：根据你的兴趣和职业目标选择合适的专业。如果你对商业分析感兴趣，Seneca College和St. Lawrence College的项目可能更适合你。如果你希望从事更广泛的数据科学领域，多伦多大学和UBC的项目可能更符合你的需求。
实践机会：尽量选择提供实践项目和实习机会的学校，这将有助于你在学习过程中积累实际工作经验，提升技能。
持续学习：数据科学是一个快速发展的领域，选择专业后，建议继续学习最新的技术和趋势，以保持竞争力。
希望这些信息对你有所帮助!