Data Science

データサイエンティストになろう

このコースでは、Pythonを用いて、業界標準のツールを活用した膨大なデータの収集、分析、活用する方法を理解します。また、データセットがさらに大きくなった場合でも対応できるよう、より早い動く処理するために考慮すべき課題を学びます。

当校のコースでは、以下のスキルを習得することに役立ちます:

異なる産業におけるデータ管理の特性を理解する。
データ収集の必要性を特定し、適切なアルゴリズムを作成する。
今日のビジネス環境におけるデータ管理と処理の役割を理解する。
データモデルとアルゴリズムを開発し、実装する。異なるデータセットに対して最適な機械学習モデルを特定する。
データサイエンスの将来と新技術への影響を理解する。

なぜデータサイエンスはキャリア構築を有利にする?

データサイエンスの仕事は、テクノロジー分野で最も急成長し需要が高い仕事の一つです。2012年以来、データサイエンティストの役割は650％増加しており、この上昇傾向は止まる気配がありません。アメリカ労働統計局は、2026年までにデータサイエンスのスキルに対する需要がさらに27.9％増加すると予測しています。

平均年収: $74,713/ 年

学生が好むプログラミング言語や、フレームワークによって進べき専門分野が異なります。

Cornerstoneは、学生の一人ひとりと協力し、彼らの強みや経験について話し合い、カナダのデータサイエンス産業での就職先を見つけるためにサポートします。

学生はデータサイエンスの技術、データベース、およびデータ可視化の包括的な理解を身に付けられます。

Python言語とそのエコシステムの包括的な概要を理解します。コードのテストとデバッグ、Gitとバージョン管理、Pythonを使用したインタラクティブなデータ可視化などのトピックがカバーされています。

SQLと関係データベースについての導入を提供します。学生はデータの設定、集計、およびグループ化にの知識を身に着けます。

業界への深い影響を含め、ビッグデータの定義、その理解を深めます。

学生にデータサイエンスの基本的な理解を提供します。統計、ABテスト、および一般的なデータサイエンスの課題への取り組み方について学びます。

学生はデータモデリング、データセットの準備、線形回帰、およびモデル評価をカバーする機械学習技術の包括的な導入の理解を深めます。最後に、学生は機械学習分野をしっかりと理解し、独自のアルゴリズムを実行するための基本的なモデルを適用する能力を身につけられるよう設計されています。

今までにデータサイエンスプログラムで身につけたスキルを活用し、プロジェクトの調査結果を提示するためのデータ可視化ツールを作成すします。

コース修了後のキャリアの可能性

データアナリスト: データを分析し傾向を抽出することを含みます。通常、Excel、SQLなどのツールや、Pythonなどのプログラミングを使用します。TableauやPowerBIなどのデータ可視化ツールも活用されることがあります。

ジュニアデータサイエンティスト: 2年間の厳格なディプロマのカリキュラムを修了し、強固な基本知識を有している学生はこのポジションで採用される場合があります。

ビジネスインテリジェンスアナリスト: ビジネスメトリクスやKPIに焦点を当てるこの役割では、SQLやBIプラットフォームなどのツールを使用して、ダッシュボードやレポートを作成します。

データエンジニア（エントリーレベル）: データエンジニアリングの概念をマスターすることで、データベース、ETLプロセス、およびデータパイプラインを扱うジュニアレベルの役割を検討することができます。

機械学習エンジニア（エントリーレベル）: 機械学習の知識を身に着け、コースを修了した学生は、機械学習モデルの構築と展開に特化したポジションを目指すことが可能です。

データ可視化スペシャリスト: 視覚デザインとデータプレゼンテーションにを得意とする人に適したポジションです。

Admission

入学要件:

高校卒業または同等の学歴、または19歳以上であること。
英語のスキル要件：
- Academic IELTS 6.5
- TOEFL IBT 79
- Duolingo 120
- CICCCプレイスメントテストで上級レベル

必要書類:

オンライン申請書
パスポートのコピー
19歳未満の方は高校卒業証明書
IELTS/TOEFL/TOEICのの有効な証明書(提出可能な場合)

** 学生はパソコンを持参する必要があります。

FAQ

申請資格を得るためには、応募者は高校卒業証書または同等の資格を持っているか、または19歳以上である必要があります。Cornerstone Collegeの上級中級レベルのESLプログラムを修了しているか、同等の英語力が必要です。言語能力要件の詳細については、コース詳細の入学セクションを参照してください。

Python: データ分析、機械学習、および可視化のタスクでの柔軟性で知られる強力なプログラミング言語。
SQL: データベース管理のための標準的な言語であり、関係データベースの効果的なクエリと操作を可能にします。

プログラムでは、機械学習を実装しており、データの分析や予測を自動化することができます。これにより、データサイエンスの専門家が意思決定や問題解決スキルを支援します。AIを学ぶことは、需要や競争力の観点から不可欠であり、キャリアの展望を広げる多才で貴重なスキルを提供します。

AIは、日常的なタスクを自動化し、新しい職種を生み出し、人間の仕事を補助し、再教育やスキルアッププログラムの必要性を促進すると予想されています。産業界はこれらの分野での資格を持つ専門家を探し始め、市場での影響力を高めることになるでしょう。

コース修了後に以下のようなさまざまな職種で優れた成果を上げるため、必要なスキルと知識を身につけます：

データアナリスト
ジュニアデータサイエンティスト
ビジネスインテリジェンスアナリスト
データエンジニア（エントリーレベル）- より高いレベルのためにさらなる知識が必要かもしれません
機械学習エンジニア（エントリーレベル）- より高いレベルのためにさらなる知識が必要かもしれません
データ可視化スペシャリスト – ビジュアルデザインに特化したトピックに焦点を当てます

カナダの平均的なジュニアデータサイエンティストの年収は、平均で年間$74,713です。

データサイエンスの役割は、技術セクターに限定されません。卒業生は以下の産業で機会を見つけることができます：

テクノロジー：テクノロジー企業は、製品開発、顧客洞察、ユーザーエクスペリエンスにデータ分析を必要としています。
金融：金融機関は、リスク評価、詐欺検出、アルゴリズム取引などの目的でデータサイエンスを利用しています。
医療：病院や研究施設は、患者診断、新薬発見、医学研究にデータサイエンスを活用しています。
小売り/EC（電子商取引）：小売業者やオンラインプラットフォームは、顧客セグメンテーション、需要予測、価格最適化にデータサイエンスを活用しています。
通信：通信会社は、ネットワークの最適化や顧客離反の予測にデータサイエンスを適用しています。
製造業：製造業は、プロセスの最適化、予防保全、サプライチェーン管理にデータサイエンスを利用しています。

データサイエンスは、技術産業に限定されるものではありません。これは、コース中に獲得されるスキルや側面、および学生が進むキャリアパスによって異なります。他の産業に関連するデータサイエンスのポジションにおいて実装できる主な側面には次のものがあります：

技術スキル：プログラミング、データ分析、機械学習、および可視化を学ぶ。領域知識：金融、医療、小売業などの産業を理解する。
実践的なプロジェクト：業界の課題をシミュレートしたプロジェクトに取り組む。
産業とのパートナーシップ：企業とのインターンシップやプロジェクトを通じて経験を積む。

キャリアガイダンス：履歴書、面接、就職先の支援を受ける。

データサイエンス、機械学習、コンピュータサイエンスは相互に関連していますが、技術と分析の異なる側面に焦点を当てています。データサイエンスは、データから洞察を見出すことを含みます。一方、機械学習は、アルゴリズムを使用してコンピュータがデータから学習し、そのデータに基づいて意思決定を行うことを可能にします。どちらもコンピュータサイエンスの基盤に根ざしており、コンピュータの動作方法やそれらを使用して問題を解決する方法の研究です。