Ciencia de datos y análisis
- Acreditación del programa: Diploma
- 50 semanas – Total de horas: 1000
- Teoría: 840 horas – Proyecto Capstone: 160 horas
Reseña del programa
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimientos e ideas de datos estructurados y no estructurados y aplicar conocimientos e ideas procesables a partir de datos en diversos dominios de aplicaciones. Una tarea de ciencia de datos tiene como objetivo resolver un problema empresarial utilizando los datos de ese proceso empresarial y requiere conocimiento sobre el dominio empresarial, identificación de los datos necesarios para modelar el problema en cuestión, habilidades en extracción y manipulación de datos, práctica. Experiencia en el uso de aprendizaje automático y modelos estadísticos utilizando herramientas y aplicaciones preferidas de la industria.
Oportunidades profesionales
El programa de análisis y ciencia de datos prepara a los estudiantes para trabajos titulados Analista de datos junior, Científico de datos junior, Ingeniero de aprendizaje automático junior, Desarrollador de BI junior y Desarrollador de Python.
Requisitos de admisión
- Un diploma de escuela secundaria de Ontario o equivalente o tener al menos 18 años o más y aprobar una prueba de ingreso
- Requisito de dominio del inglés para estudiantes internacionales
Requisitos de graduación
Para cumplir con éxito los resultados del programa, el estudiante debe:
- Lograr una calificación mínima del 65% en todas las tareas y exámenes del módulo.
- Lograr una calificación satisfactoria en la evaluación de los dos Proyectos Capstone.
Lo que aprenderás
El curso consta de 13 módulos. Estos módulos se cubren en el aula y el Proyecto.
- Introducción a las estadísticas empresariales
- Python para la ciencia de datos
- Inteligencia de Negocio
- Preprocesamiento de datos y EDA
- Aprendizaje automático para la ciencia de datos
- Fundamentos del aprendizaje profundo
- Conceptos de bases de datos relacionales
- Trabajar con bases de datos NoSQL
- Desarrollo front-end usando React.js
- Desarrollo backend-end usando Python
- ML-Fundamentos de operaciones
Los estudiantes de Seguridad Cibernética y Computación en la Nube completan su educación con 160 horas de experiencia práctica en el Proyecto Final.
SE INCLUYEN TALLERES DE BÚSQUEDA DE EMPLEO
El Programa de Ciencia de datos y análisis está aprobado como programa vocacional según la Ley de colleges profesionales de Ontario de 2005