El curso de Data Science Co-Op Diploma está diseñado para equipar a los estudiantes con las habilidades necesarias para desarrollar una carrera en Canadá. Los estudiantes aprenderán los fundamentos de los datos, cómo aprovechar herramientas, métodos de análisis, conceptos de big data y aprendizaje automático, lo que les permitirá adquirir habilidades prácticas.
Educación Académica (Permiso de Trabajo a Medio Tiempo)
Parte Co-Op (Permiso de trabajo a tiempo completo)
En este curso, los estudiantes aprenderán cómo usar Python para recopilar, analizar y comunicar grandes conjuntos de datos con herramientas estándar de la industria. Los estudiantes también aprenderán algunos de los desafíos asociados con el trabajo con conjuntos de datos que son cada vez más grandes y se mueven más rápido.
Nuestros cursos de diploma en ciencia de datos ayudarán a los estudiantes a dominar las siguientes habilidades:
¿Por qué la ciencia de datos es una buena carrera?
Los trabajos de ciencia de datos se encuentran entre los de más rápido crecimiento y mayor demanda en tecnología. Desde 2012, los roles de científicos de datos han aumentado en un 650% y este aumento no muestra signos de detenerse. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que la demanda de habilidades en ciencia de datos aumentará otro 27,9% para 2026.
Salario promedio de un científico de datos junior en Canadá: $74,713/año
La ruta profesional que tomen los estudiantes dependerá de su área de especialización, así como de sus intereses y niveles de comodidad con varios lenguajes y frameworks de programación.
Cornerstone trabajará con cada estudiante para analizar sus fortalezas y experiencia con el fin de guiarlos a encontrar un trabajo en la industria canadiense de la ciencia de datos.
Este curso equipará a los estudiantes con una comprensión integral de las técnicas de ciencia de datos, bases de datos y visualización de datos.
Obtenga una descripción general completa del lenguaje Python y su ecosistema. Cubre temas como prueba y depuración de código, Git y control de versiones, y visualización interactiva de datos usando Python.
Le ofreceremos una introducción a SQL y Bases de Datos Relacionales. Los estudiantes se concentrarán en configurar, agregar y agrupar datos.
Adquirir una comprensión profunda de Big Data, incluida su definición y su profundo impacto en la industria.
Este curso brindará a los estudiantes una comprensión básica del análisis de ciencia de datos. Aprenderá sobre estadística, pruebas AB y cómo abordar desafíos comunes de la ciencia de datos.
Este tema ofrece a los estudiantes una introducción integral a las técnicas de aprendizaje automático, que abarca el modelado de datos, la preparación de conjuntos de datos, la regresión lineal y la evaluación de modelos. Al final, los estudiantes tendrán una comprensión sólida del campo del aprendizaje automático y la capacidad de aplicar modelos básicos para ejecutar sus propios algoritmos.
Esta es la oportunidad para que los estudiantes apliquen las habilidades adquiridas en el Programa de Ciencia de Datos, permitiéndoles crear herramientas de visualización de datos para presentar los hallazgos de sus proyectos.
Data Analyst: Esta función implica analizar datos para extraer información, generalmente utilizando herramientas como Excel, SQL y posiblemente algo de programación en Python o R. También se pueden emplear herramientas de visualización de datos como Tableau o PowerBI.
Junior Data Scientist: algunas empresas pueden estar abiertas a contratar candidatos con un diploma de 2 años, especialmente si el plan de estudios es riguroso y el candidato tiene conocimientos básicos sólidos.
Business Intelligence Analyst: centrado más en métricas comerciales y KPI, este rol a menudo utiliza herramientas como plataformas SQL y BI para crear paneles e informes.
Data Engineer (nivel de entrada): si el diploma cubre conceptos de ingeniería de datos, los titulares del diploma pueden buscar roles junior relacionados con bases de datos, procesos ETL y canalizaciones de datos.
Machine Learning Engineer (nivel inicial): para los diplomas que profundizan en el aprendizaje automático, los candidatos pueden encontrar roles que se centren específicamente en la creación e implementación de modelos de aprendizaje automático.
Data Visualization Specialist: para aquellos con una habilidad especial para el diseño visual y la presentación de datos.
** Se requiere que los estudiantes tengan su computadora personal.
Check what our student’s squad say about us
| TEMPORADA | FECHAS DE INICIO |
| Primavera | Abril 29, 2024 |
| Verano | Sept 3, 2024 |
| Invierno | Enero 2, 2024 |
Después de completar el curso, los graduados estarán equipados con las habilidades y conocimientos necesarios para sobresalir en diversos puestos laborales, tales como:
Un científico de datos junior promedio en Canadá generalmente gana $74,713 al año en promedio.
Las funciones de la ciencia de datos se extienden más allá del sector tecnológico. Los graduados pueden encontrar oportunidades en estas industrias:
Fabricación: las empresas de fabricación utilizan la ciencia de datos para la optimización de procesos, el mantenimiento predictivo y la gestión de la cadena de suministro.
La ciencia de datos no es sólo para industrias tecnológicas. Todo depende de las habilidades y aspectos adquiridos durante el curso y de la trayectoria profesional que los estudiantes quieran seguir. Algunos de los principales aspectos aprendidos durante el curso que podrían implementarse en puestos de Ciencia de Datos relacionados con otras industrias son:
Orientación profesional: obtenga ayuda con currículums, entrevistas y colocación laboral.
La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la informática están interconectados pero se centran en diferentes aspectos de la tecnología y el análisis. La ciencia de datos implica descubrir conocimientos a partir de los datos, mientras que el aprendizaje automático utiliza algoritmos para permitir que las computadoras aprendan y tomen decisiones basadas en los datos. Ambos se basan en Ciencias de la Computación, el estudio de cómo funcionan las computadoras y cómo resolver problemas usándolas.
