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Data Science

O curso Data Science Co-Op Diploma foi projetado para equipar os alunos com as habilidades necessárias para construir uma carreira no Canadá. Os alunos aprenderão os fundamentos de dados, como aproveitar ferramentas, métodos de análise, conceitos de big data e aprendizado de máquina, permitindo-lhes adquirir habilidades práticas.

9 meses

Aprendizagem (permissão de trabalho meio período)

9 Months

Experiência profissional remunerada (permissão de trabalho integral)

Torne-se um cientista de dados

Neste curso, os alunos aprenderão como usar Python para coletar, analisar e comunicar grandes conjuntos de dados com ferramentas padrão da indústria. Os alunos também aprenderão alguns dos desafios associados ao trabalho com conjuntos de dados que estão se tornando cada vez maiores e mais rápidos.

Nossos cursos de diploma em ciência de dados ajudarão os alunos a dominar as seguintes habilidades:

Compreender as características da gestão de dados em diferentes indústrias.
Identificar as necessidades para a coleta de dados e criar algoritmos apropriados.
Compreender o papel da gestão e processamento de dados no ambiente de negócios atual.
Desenvolver e implementar modelos e algoritmos de dados.
Identificar o melhor modelo de aprendizado de máquina para diferentes conjuntos de dados.
Compreender o futuro da ciência de dados e o impacto nas novas tecnologias.

Por que a Ciência de Dados é uma Boa Carreira?

Os empregos em Ciência de Dados estão entre os mais rápidos e mais procurados na tecnologia. Desde 2012, os cargos de Cientista de Dados aumentaram em 650%, e esse crescimento não mostra sinais de parar. O Bureau de Estatísticas do Trabalho dos Estados Unidos prevê que a demanda por habilidades em ciência de dados aumentará mais 27,9% até 2026.

Salários Médios para Júnior Cientista de Dados no Canadá: $74,713/ano

O caminho profissional que os alunos seguirão dependerá de sua área de especialização, bem como de seus interesses e níveis de conforto com várias linguagens de programação e estruturas.

A Cornerstone trabalhará com cada aluno para discutir seus pontos fortes e experiência a fim de orientá-los a encontrar um emprego na indústria de ciência de dados do Canadá.

Este curso fornecerá aos alunos uma compreensão abrangente das técnicas de Ciência de Dados, bancos de dados e visualização de dados.

Obtenha uma visão abrangente da linguagem Python e seu ecossistema. Ele aborda tópicos como teste e depuração de código, Git e controle de versão, e visualização interativa de dados usando Python.

Nós ofereceremos uma introdução ao SQL e Bancos de Dados Relacionais. Os alunos se concentrarão em configurar, agregar e agrupar dados.

Adquira uma compreensão profunda do Big Data, incluindo sua definição e seu impacto profundo na indústria.

Este curso fornecerá aos alunos uma compreensão básica da análise de ciência de dados. Você aprenderá sobre estatísticas, teste AB e como lidar com desafios comuns da ciência de dados.

Este tópico oferece aos alunos uma introdução abrangente às técnicas de Aprendizado de Máquina, abrangendo modelagem de dados, preparação de conjuntos de dados, regressão linear e avaliação de modelos. Ao final, os alunos terão um sólido entendimento do campo de Aprendizado de Máquina e a capacidade de aplicar modelos básicos para executar seus próprios algoritmos.

Esta é a oportunidade para os alunos aplicarem as habilidades adquiridas no Programa de Ciência de Dados, permitindo-lhes criar ferramentas de visualização de dados para apresentar as descobertas de seus projetos.

Oportunidade de trabalho

Data Analyst: Interpreta e analisa dados para ajudar a melhorar as decisões de negócios, utilizando ferramentas estatísticas para identificar tendências e padrões.
Junior Data Scientist: Auxilia na análise e interpretação de dados complexos para apoiar pesquisas científicas ou decisões de negócios, sob a orientação de profissionais mais experientes.
Business Intelligence Analyst: Utiliza análise de dados para otimizar o desempenho organizacional, desenvolvendo insights acionáveis por meio de relatórios e painéis.
Data Engineer (Entry Level): Foca na construção e manutenção da arquitetura de dados, incluindo bancos de dados e sistemas de processamento em grande escala para um manuseio eficiente de dados.
Machine Learning Engineer (Entry Level): Desenvolve e testa modelos de aprendizado de máquina e sistemas que aprendem com os dados para melhorar o desempenho ao longo do tempo.
Data Visualization Specialist: Criar representações visuais de conjuntos de dados para tornar dados complexos mais acessíveis e compreensíveis para tomada de decisões.

Admission

Requisitos de Matrícula:

Conclusão do Ensino Médio ou equivalente; ou 19 anos de idade.
Conclusão bem-sucedida do nível avançado-intermediário de ESL na Cornerstone College.
- Academic IELTS 6.5
- TOEFL IBT 79
- Duolingo 120
- Qualification for ESL level advanced on the CICCC placement test

Documentação para matrícula:

Formulário de inscrição online.
Uma cópia do seu passaporte.
Diploma do ensino médio para um candidato que tem menos de 19 anos.
Documento válido do IELTS acadêmico ou TOEFL se o candidato possuir.

** Os alunos devem ter seu próprio computador pessoal.

Success stories

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Schedule

SEASON	START DATES
Primavera	20 de abril de 2024
Verão	03 de setembro de 2024
Outono	02 de janeiro de 2024

FAQ

Para ser elegível, os candidatos devem ter um diploma do ensino médio ou equivalente, ou ter pelo menos 19 anos de idade e ter concluído com sucesso o nível avançado-intermediário do programa de ESL na Cornerstone College. Para obter informações adicionais sobre os requisitos de proficiência em idiomas, consulte a seção de admissões dos detalhes do curso.

Python: Uma linguagem de programação poderosa conhecida por sua versatilidade em análise de dados, aprendizado de máquina e tarefas de visualização.
SQL: A linguagem padrão para gerenciamento de banco de dados, possibilitando consultas eficazes e manipulação de bancos de dados relacionais.

O programa implementa aprendizado de máquina, o que permite automatizar o processo de análise de dados e fazer previsões, auxiliando os especialistas em Ciência de Dados nas habilidades de tomada de decisão e resolução de problemas. Estudar IA é essencial pela sua demanda e pela vantagem competitiva que oferece, com habilidades versáteis e valiosas que ampliam as perspectivas de carreira.

A IA é esperada para automatizar tarefas rotineiras, criar novos papéis de trabalho, ampliar o trabalho humano e impulsionar a necessidade de programas de reciclagem e aprimoramento de habilidades. As indústrias começariam a buscar profissionais qualificados nessas áreas para aumentar seu impacto no mercado.

Após completar o curso, os graduados estarão equipados com as habilidades e conhecimentos necessários para se destacarem em diversos papéis profissionais, tais como:

Analista de Dados
Cientista de Dados Júnior
Analista de Inteligência de Negócios
Engenheiro de Dados (Nível Inicial) – Pode exigir conhecimentos adicionais para níveis mais avançados
Engenheiro de Aprendizado de Máquina (Nível Inicial) – Pode exigir conhecimentos adicionais para níveis mais avançados
Especialista em Visualização de Dados – Focado em tópicos de design visual

Um Cientista de Dados Júnior no Canadá geralmente ganha $74,713 por ano, em média.

Os papéis em Data Science se estendem além do setor de tecnologia. Os graduados podem encontrar oportunidades nestas indústrias:

Tecnologia: Empresas de tecnologia precisam de análises de dados para desenvolvimento de produtos, insights de clientes e experiências de usuários.
Finanças: Instituições financeiras usam Ciência de Dados para avaliação de riscos, detecção de fraudes e negociações algorítmicas.
Saúde: Hospitais e laboratórios de pesquisa utilizam Ciência de Dados para diagnóstico de pacientes, descoberta de medicamentos e pesquisas médicas.
Varejo/Comércio eletrônico: Varejistas e plataformas online aproveitam a Ciência de Dados para segmentação de clientes, previsão de demanda e otimização de preços.
Telecomunicações: Empresas de telecomunicações aplicam Ciência de Dados para otimização de rede e previsão de churn de clientes.
Manufatura: Empresas de manufatura utilizam Ciência de Dados para otimização de processos, manutenção preditiva e gestão da cadeia de suprimentos.

A Ciência de Dados não se limita apenas às indústrias tecnológicas. Tudo depende das habilidades e aspectos adquiridos durante o curso e do caminho de carreira que os alunos desejam seguir. Alguns dos principais aspectos aprendidos durante o curso que podem ser implementados em posições relacionadas à Ciência de Dados em outras indústrias são:

Habilidades técnicas: Aprender programação, análise de dados, aprendizado de máquina e visualização.
Conhecimento de domínio: Entender indústrias como finanças, saúde e varejo.
Projetos do mundo real: Trabalhar em projetos que simulam desafios da indústria.
Parcerias com a indústria: Ganhar experiência por meio de estágios e projetos com empresas.
Orientação de carreira: Obter ajuda com currículos, entrevistas e colocação profissional.

Data Science, Machine Learning e Computer Science estão interconectados, mas se concentram em aspectos diferentes da tecnologia e da análise. A Ciência de Dados envolve descobrir insights a partir de dados, enquanto o Aprendizado de Máquina usa algoritmos para permitir que os computadores aprendam e tomem decisões com base em dados. Ambos têm suas bases na Ciência da Computação, o estudo de como os computadores operam e como resolver problemas utilizando-os.