Le cours de diplôme coopératif en Data Science est conçu pour équiper les étudiants des compétences nécessaires pour construire une carrière au Canada. Les étudiants apprendront les fondamentaux des données, comment tirer parti des outils, les méthodes d’analyse, les concepts de mégadonnées et l’apprentissage automatique, ce qui leur permettra d’acquérir des compétences pratiques.
Éducation académique (Permis de travail à temps partiel)
Stage rémunéré (Permis de travail à temps plein)
Dans ce cours, les étudiants apprendront à utiliser Python pour collecter, analyser et communiquer de grands ensembles de données avec des outils standard de l’industrie. Les étudiants apprendront également certains des défis associés au travail avec des ensembles de données de plus en plus grands et plus rapides.
Nos cours de diplôme en Data Science aideront les étudiants à maîtriser les compétences suivantes :
Pourquoi la science des données est-elle une bonne carrière ?
Les emplois en science des données sont parmi les plus rapides à croître et les plus demandés dans le domaine de la technologie. Depuis 2012, les postes de scientifique des données ont augmenté de 650 %, et cette croissance ne montre aucun signe de ralentissement. Le Bureau des statistiques du travail des États-Unis prévoit que la demande de compétences en science des données augmentera de 27,9 % d’ici 2026.
Salaire moyen d’un Junior Data Scientist au Canada : 74 713 $ par an
Le parcours professionnel que les étudiants suivront dépendra de leur domaine de spécialisation, ainsi que de leurs intérêts et de leur confort avec différents langages de programmation et frameworks.
Cornerstone travaillera avec chaque étudiant pour discuter de ses forces et de son expérience afin de les guider vers un emploi dans l’industrie canadienne de la science des données.
Ce cours permettra aux étudiants de comprendre de manière approfondie les techniques de la science des données, les bases de données et la visualisation des données.
Obtenez un aperçu complet du langage Python et de son écosystème. Le cours aborde des sujets tels que le test et le débogage de code, Git et le contrôle de version, ainsi que la visualisation interactive des données à l’aide de Python.
Nous vous proposerons une introduction à SQL et aux bases de données relationnelles. Les étudiants se concentreront sur la mise en place, l’agrégation et le regroupement des données.
Acquérir une compréhension approfondie du Big Data, y compris sa définition et son impact profond sur l’industrie.
Ce cours permettra aux étudiants de comprendre les bases de l’analyse des données en science des données. Vous apprendrez les statistiques, les tests AB et comment relever les défis courants de la science des données.
Ce sujet offre aux étudiants une introduction complète aux techniques d’apprentissage automatique, couvrant la modélisation des données, la préparation des ensembles de données, la régression linéaire et l’évaluation des modèles. À la fin, les étudiants auront une bonne compréhension du domaine de l’apprentissage automatique et la capacité d’appliquer des modèles de base pour exécuter leurs propres algorithmes.
C’est l’occasion pour les étudiants d’appliquer les compétences acquises dans le programme de Science des Données, en leur permettant de créer des outils de visualisation des données pour présenter les résultats de leur projet.
Analyste de données : Ce rôle consiste à analyser les données pour en extraire des insights, en utilisant généralement des outils comme Excel, SQL, et éventuellement de la programmation en Python ou R. Des outils de visualisation des données comme Tableau ou PowerBI peuvent également être utilisés.
Junior Data Scientist : Certaines entreprises pourraient être ouvertes à embaucher des candidats avec un diplôme de 2 ans, surtout si le programme était rigoureux et que le candidat a de solides connaissances de base.
Analyste en intelligence d’affaires : Axé davantage sur les indicateurs de performance et les KPI, ce rôle utilise souvent des outils comme SQL et des plateformes BI pour créer des tableaux de bord et des rapports.
Ingénieur de données (Niveau débutant) : Si le diplôme couvre les concepts d’ingénierie des données, les diplômés peuvent envisager des rôles juniors liés aux bases de données, aux processus ETL et aux pipelines de données.
Ingénieur en apprentissage automatique (Niveau débutant) : Pour les diplômes qui approfondissent l’apprentissage automatique, les candidats peuvent trouver des rôles axés spécifiquement sur la construction et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique.
Spécialiste en visualisation de données : Pour ceux qui ont un talent pour la conception visuelle et la présentation des données.
** Les étudiants doivent avoir leur propre ordinateur personnel
Check what our student’s squad say about us
| SAISON | DATES DE DÉBUT |
| Printemps | 29 avril 2024 |
| Été | 3 Septembre 2024 |
| Automne | 2 Janvier 2024 |
Après avoir terminé le cours, les diplômés seront équipés des compétences et des connaissances nécessaires pour exceller dans divers rôles tels que :
Un Junior Data Scientist gagne en moyenne 74 713 $ par an au Canada.
Les rôles en science des données s’étendent au-delà du secteur technologique. Les diplômés peuvent trouver des opportunités dans ces industries :
Industrie manufacturière : Les entreprises manufacturières utilisent la science des données pour l’optimisation des processus, la maintenance prédictive et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
La Science des données n’est pas réservée qu’aux industries technologiques. Tout dépend des compétences et des aspects acquis pendant le cours et du chemin de carrière que les étudiants souhaitent suivre. Certains des principaux aspects appris pendant le cours qui pourraient être mis en œuvre dans des postes liés à la Science des données dans d’autres industries sont :
Orientation professionnelle : Obtenir de l’aide pour les CV, les entretiens et le placement professionnel..
La science des données, l’apprentissage automatique et l’informatique sont interconnectés mais se concentrent sur différents aspects de la technologie et de l’analyse. La science des données consiste à découvrir des insights à partir des données, tandis que l’apprentissage automatique utilise des algorithmes pour permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir des données et de prendre des décisions en fonction de celles-ci. Les deux sont ancrés dans l’informatique, l’étude du fonctionnement des ordinateurs et de la résolution de problèmes à l’aide de ceux-ci.
