还记得那是2019年夏天，我刚入职LXS没多久，被分配的第一个任务就是整理加拿大CS硕士的资料。当时，我坐在办公室里，面前堆满了各种英文网页、论坛帖子，电脑屏幕上同时开了十几个大学官网。我当时还是个彻头彻尾的小白，看着那些密密麻麻的英文专业术语、申请要求，真的是两眼一抹黑。旁边我的学长阿光，他比我早一年留学加拿大，看我一脸焦虑地抓耳挠腮，咖啡都快洒出来了，就凑过来问：“怎么了？看你这魂不守舍的，是不是又被UofT那‘卷王’的申请要求吓到了？”
我当时就苦着脸说：“学长，我真的服了！这些学校官网咋一个比一个难懂？而且好多信息感觉都‘藏’起来了，我查了半天都不知道到底要看哪个版本、哪个专业。”阿光听完，拍了拍我肩膀，笑呵呵地说：“傻孩子，你这还是太天真了。要是在申请季，你这么瞎找，早就错过好几所好学校的申请截止日期了。谁懂啊，当年我也是过来人，踩过的坑比你吃的米都多！”
他当时就跟我分享了几个他当年找学校的“土办法”，听得我茅塞顿开。从那时起，我就发誓，以后一定要把我这些年积累的经验、踩过的雷，都毫无保留地分享出来，让大家少走弯路！所以，今天我就来当一回“知心姐姐”，把加拿大CS硕士申请那些事儿，给你好好扒一扒。
别瞎跑了！我帮你扒了2025/2026最新热门CS硕士项目
这几年啊，CS专业是真的越来越火，竞争也越来越激烈。尤其是加拿大这边，计算机专业毕业生就业前景一片光明，好多小伙伴都削尖了脑袋想挤进来。我跟你说，我为了写这篇文章，昨晚又重新翻了翻几所热门大学的官网，有些政策和要求，那真的是每年都在变，简直让人栓Q！
很多同学上来就问我：“小助手，UofT怎么样啊？Waterloo呢？”别急别急，咱们得先搞清楚自己的定位和想学的方向。加拿大大部分CS硕士项目分为两种：一种是带论文的（Thesis-based），偏研究型，适合想读博或者对某个方向有深入研究兴趣的同学；另一种是不带论文的（Course-based/Professional Master），偏实践应用，学制短，就业导向更强。我跟你说，这两种项目，录取难度和申请要求可能天差地别，选错了方向，那可是要命的。
下面我给你列几个大家经常问的学校，以及我昨天刚从官网“挖”出来的2025/2026最新的申请信息和我的“避坑”小建议，希望对你有用。
| 学校名称 | 项目特色（2025/2026） | 语言要求（普遍） | 申请难度（我的感受） | 我的建议/避坑提醒 |
|---|---|---|---|---|
| University of Toronto (UofT) | MSc Applied Computing (MScAC)：偏实践，有带薪实习，竞争激烈。MSc in Computer Science：偏研究，需匹配导师。 （最新：MScAC项目2026年可能会提高对CS相关背景的课程学分要求） |
雅思总分7.0（单项不低于6.5）或托福总分100（写作口语不低于22） | 极高。 学术背景、科研经历、实习经验缺一不可，简历要硬，GPA要高（建议88+）。 | 避坑： MScAC的申请，除了简历和文书，面试非常关键！官网的Q&A页面有个不起眼的地方提到，提前准备好过去项目经历的深度剖析。别光看表面，多挖官网深层链接！发给招生办邮件标题可以尝试“Inquiry: [Your Name] - MScAC Application [Specific Question]”。 |
| University of British Columbia (UBC) | MSc in Computer Science：研究型为主，CS领域全面，AI/ML方向非常强。Master of Data Science (MDS)：授课型，就业导向，有温哥华和奥肯那根两个校区。 （最新：MDS项目2025年起开始更倾向有至少一年数据分析相关实习经验的申请者） |
雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福总分90（阅读听力不低于22，写作口语不低于21） | 高。 重视本科院校背景和GPA（建议85+），研究经历和项目经验同样重要。 | 避坑： UBC官网信息更新快，但经常散落在不同页面。申请MSc时，提前联系导师很重要！你发给教授的邮件，标题一定要言简意赅，直接点出你的背景和对教授研究方向的兴趣，比如：“[Your Name] - Prospective MSc Applicant - Interest in [Professor's Research Area]”。 |
| University of Waterloo (Waterloo) | MMath in Computer Science：研究型，数理背景要求高，在软件工程、密码学、量子计算等领域领先。Master of Data Science and Artificial Intelligence (MDSAI)：授课型，跨学科。 （最新：MMath项目2026年对数学课程的学分要求比往年更严格，需要有更强的理论基础） |
雅思总分7.0（写作口语不低于6.5）或托福总分90（口语写作不低于25） | 高。 特别看重数理基础和竞赛经历，GPA（建议87+）。 | 避坑： Waterloo的录取看重“硬实力”，科研和项目经验要“亮眼”。它的网申系统每年都会有小调整，有时提交了文件会显示不全，所以提交前一定要多刷新几次，核对清楚！ 我当年就因为这个差点心脏病犯了。 |
| McGill University (McGill) | MSc in Computer Science：研究型，课程设置偏理论，AI、机器人方向较强。 （最新：2025年开始，MSc项目更青睐有明确研究兴趣和匹配导师的申请者，套磁变得更重要） |
雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福总分86（单项不低于20） | 中高。 GPA（建议85+），对申请者的学校背景要求较UofT、UBC相对宽泛。 | 避坑： McGill的招生官处理邮件效率有时有点“佛系”。如果你有紧急问题，除了发邮件，尝试在官网的FAQ里找答案，很多信息都藏在那里。他们的“Admission Requirements”页面下拉到底部，常常会有一些不起眼的补充说明，容易被忽略。 |
| University of Alberta (UAlberta) | MSc in Computing Science：研究型，AI、强化学习、自然语言处理等领域实力雄厚。Master of Science in Statistical Machine Learning (MS-SML)：偏应用。 （最新：MS-SML项目2025年有扩大招生的趋势，但对统计学背景的要求有细微调整） |
雅思总分6.5（单项不低于6.0）或托福总分90（单项不低于21） | 中。 GPA（建议83+）相对前面几所门槛稍低，但科研匹配度很重要。 | 避坑： UAlberta的教授很乐意接收学生，但你需要在邮件里清晰表达你对他们哪个具体研究方向感兴趣，并且附上你相关的项目经历。他们的申请系统虽然不算复杂，但上传文件时有时会有卡顿，建议避开高峰期提交。 |
看完是不是有点头绪了？但选学校可不是看个表就完事儿。这些只是冰山一角，每个学校还有自己的“小九九”。别的不说，光是那个推荐信，就能让不少人头大。
我的血泪史：推荐信、PS，一个都不能少！
当年我申请的时候，以为推荐信就是找两个老师签个名的事儿。结果呢？差点因此被Dream School拒掉，救命！
推荐信： 别觉得找个认识的老师就能搞定！你要找的是真正了解你、能从具体项目和合作中看出你优点的老师。最好是你的专业课老师，或者带你做过项目的导师。而且，推荐信的内容要真实、具体，不能是那种套话空话。我跟你说，我有个朋友当年找了个不熟的老师写，结果推荐信内容跟她PS里写的内容完全对不上，直接被招生官打电话质疑了，那场面，谁懂啊！
个人陈述（PS/SOP）： 这玩意儿真的太重要了，它是你唯一能跟招生官“面对面”说话的机会。记住，PS不是你简历的复读机！它应该是一个故事，讲讲你为什么想读这个专业、为什么选择这所学校、你有什么独特优势、你未来的规划是什么。我当年写PS，写了不下十稿！每一次都让朋友帮我看，还打电话给我学长让他帮我把关。我的建议是：用具体的事例支撑你的观点，突出你的学习能力、科研潜力、解决问题的能力。 那些假大空的话，招生官一眼就能看出来。还有，别忘了针对不同学校的项目特色，进行微调！
邮件沟通： 这是很多同学容易忽略，但又特别重要的一个点。无论是套磁教授，还是咨询招生办，邮件礼仪和内容都不能马虎。我当年发给教授的套磁信，标题是“Prospective PhD student looking for opportunities”，结果石沉大海。后来学长告诉我，标题要更具体、更突出你的价值，比如：“[Your Name] - Highly motivated applicant for MSc in AI - Interest in Professor [Name]'s Research on [Specific Topic]”。你看，是不是立马不一样了？
网申系统和截止日期：千万别卡点！
说起网申系统和截止日期，我真是有一肚子苦水！每年都有同学因为各种奇葩原因错过截止日期，真的哭都来不及。
- 提前！提前！再提前！ 重要的事说三遍！网申系统不是你家开的，它可能在高峰期卡顿，可能提交了文件没反应，甚至可能在你填写到一半的时候崩溃！我有个朋友，当年就是卡着最后一天的最后一小时提交，结果系统维护，直接懵了！所以，至少提前一周完成所有资料上传和检查。
- 官方通知： 有些学校的申请截止日期会在官网上分阶段发布，比如第一轮、第二轮。有些热门项目甚至会有“提前批”的说法，但这些信息往往隐藏在很深的页面里，需要你耐心地去“挖”。我当年为了确保不错过任何一个信息，每天都会去刷新目标学校的“Graduate Admissions”和“Program Specific Requirements”页面，以及系里的新闻或公告板块。
- 文件命名： 别小看这个细节！有的学校网申系统对文件名有要求，比如不能有中文，不能有特殊符号。统一使用“LastName_FirstName_DocumentType.pdf”这样的格式，会显得你更专业，也能避免上传错误。
- 申请费： 申请费能刷卡的就刷卡，别用那种需要邮寄汇票的，太耽误时间了！而且，有些学校会给一些有特定需求的申请者（比如经济困难）减免申请费，但这些信息往往也藏得比较深，或者需要你主动去询问。我上次帮一个同学查，结果在学校官网的“Financial Aid”页面下面，找到一个关于申请费减免的小字说明，真的服了！
对了，我最近看UofT和UBC的官网，他们都提到了一个趋势：2025/2026年的申请，对申请者的实习经历和项目实践经验越来越看重。 尤其是一些授课型硕士，明确表示如果你能提供GitHub链接、项目演示视频或者实习公司的推荐信，那将会大大加分！所以，如果你还有时间，赶紧去多做几个项目，多积累一些实习经验，别等到申请季才临时抱佛脚，那就晚了！
结尾彩蛋：别光看，赶紧动起来！
说了这么多，我知道你肯定还是有点晕。没关系，留学申请本来就是一场信息战和持久战。但记住，最关键的不是看多少攻略，而是行动！
我给你的下一步行动建议是：
- 锁定3-5所学校： 根据你的背景、兴趣和未来规划，先从我上面提到的学校里选几所，或者自己再去研究几所。别贪多，太多你根本忙不过来。
- 深入研究官网： 这是重中之重！找到每所学校CS系的“Graduate Admissions”页面，然后定位到“Program Requirements”或者“How to Apply”板块。把里面的每一个字都看清楚！重点关注：申请截止日期（不同轮次）、语言成绩要求、GPA最低要求、推荐信数量、PS/SOP要求、以及是否有GRE要求（大部分加拿大CS硕士现在都取消了，但个别项目可能还有）。
- 整理信息： 把你找到的关键信息，整理成一个表格或者文档。这样你就能一目了然，对比不同学校的要求。
- 联系学长学姐： 如果有可能，通过各种渠道（比如我工作的www.lxs.net社区，或者LinkedIn）联系上你目标学校CS专业的学长学姐。他们是活的信息库，能给你最真实的建议和最宝贵的经验。
好了，今天的分享就到这里啦！希望我这些碎碎念能帮到你。我知道申请季压力很大，但别忘了，你不是一个人在战斗！有什么问题，随时来找我或者我们LXS社区的编辑们。祝你好运，早日拿到Dream School的offer！加油！
