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數據科學文憑 (含CO-OP實習)
Data Science Diploma
數據科學課程旨在幫助學生掌握在加拿大開創職業生涯所需的技能。學生將學習資料基礎知識、如何利用工具、分析方法、大數據概念和機器學習，從而獲得實用技能。
在本課程中，學生將學習如何使用 Python 透過業界標準工具收集、分析和交流大型資料集。學生還將了解與處理變得越來越大、變化越來越快的數據集相關的一些挑戰。
課程特色
- 了解不同產業資料管理的特性。
- 確定資料收集的需求並創建適當的演算法。
- 了解資料管理和處理在當今業務環境中的作用。
- 開發並實作資料模型和演算法。
- 確定不同資料集的最佳機器學習模型。
- 了解數據科學的未來以及對新技術的影響。
適合產業&職務
- 資料分析師：此角色涉及分析資料以提取見解，通常使用 Excel、SQL 等工具，也可能使用 Python 或 R 等程式設計工具。也可能使用 Tableau 或 PowerBI 等資料視覺化工具。
- 初級資料科學家：有些公司可能願意僱用具有兩年文憑的候選人，特別是如果課程嚴格且候選人具有紮實的基礎知識。
- 商業智慧分析師：該角色更著重於業務指標和 KPI，經常使用 SQL 和 BI 平台等工具來建立儀表板和報表。
- 資料工程師（入門級）：如果文憑涵蓋資料工程概念，文憑持有者可以研究處理資料庫、ETL 流程和資料管道的初級角色。
- 機器學習工程師（入門級）：對於深入研究機器學習的文憑，候選人可能會找到專門專注於建置和部署機器學習模型的角色。
- 資料視覺化專家：適合那些具有視覺設計和資料呈現技巧的人。
為什麼數據科學是一個好職業？
數據科學職位是科技領域成長最快、需求量最大的職位之一。自 2012 年以來，資料科學家的角色增加了 650%，而且這種成長沒有停止。美國勞工統計局預測，到 2026 年，對數據科學技能的需求將再增加 27.9%。
加拿大初級資料科學家的平均薪資：$74,713/年
學生選擇的專業路線將取決於他們的專業領域以及他們對各種程式語言和框架的興趣和舒適程度。 Cornerstone 將與每位學生一起討論他們的優勢和經驗，以指導他們在加拿大數據科學行業找到工作。
課程簡介
| 數據科學 | |
課程長度：
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入學要求：
1.高中畢業（或同等學歷）未獲得高中畢業文憑但已年滿18周歲也可申請 2.英語水平需達到以下任意一項： –托福IBT 79 –多鄰國 120 |
| 開課時間：
2024：01/02、05/27、9/03 |
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課程內容
數據基礎知識 Data Fundamentals
本課程將使學生全面了解資料科學技術、資料庫和資料視覺化。
數據科學工具 Tools for Data Science
全面了解 Python 語言及其生態系統。它涵蓋的主題包括測試和調試程式碼、Git 和版本控制以及使用 Python 的互動式資料視覺化。
資料庫管理 Database Management
我們將為您介紹 SQL 和關聯式資料庫。學生將專注於設定、匯總和分組數據。
大數據要點 Big Data Essentials
深入了解大數據，包括其定義及其對產業的深遠影響。
數據科學分析 Analyses for Data Science
本課程將使學生對數據科學分析有基本的了解。您將了解統計學、AB 測試以及如何應對常見的資料科學挑戰。
機器學習 Machine Learning
本主題向學生全面介紹機器學習技術，涵蓋資料建模、資料集準備、線性迴歸和模型評估。最後，學生將牢固掌握機器學習領域，並能夠應用基本模型來運行自己的演算法
最終項目 Final Project
這是學生應用在數據科學計劃中獲得的技能的機會，使他們能夠創建數據視覺化工具來展示他們的專案結果。
課程費用
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