Thử Apply Học Bổng!
Khoa học dữ liệu và Học máy
Data Science and Machine Learning
Quốc gia
Du học Canada
Nhóm Ngành
Khoa học máy tính - Công nghệ thông tinBậc học
Cao đẳng
Địa điểm học
Exchange District Campus
Học phí
397.037.058 VNĐ
Sinh hoạt phí
272.852.700 VNĐ
Kỳ khai giảng
Tháng 1, Tháng 9
Thời gian học
24 tháng
Nội dung khoá học
Vì sao nên chọn khóa học này?
- Cấu trúc chương trình: Trong chương trình này, sinh viên sẽ phát triển các kỹ năng toán học, công nghệ và giao tiếp kỹ thuật nâng cao và học cách đưa ra quyết định bằng cách sử dụng phân tích. Sinh viên cũng sẽ học cách sử dụng dữ liệu này để triển khai các thuật toán học máy tiên tiến và phát triển mã cho các ứng dụng thực tế.
- Kỹ năng và phương pháp học tập:
– Xây dựng kiến thức cơ bản về máy học và các kỹ năng lập trình cơ bản trong khi phát triển các kỹ thuật toán học và phân tích dữ liệu.
– Nghiên cứu về máy học có giám sát và phát triển khả năng quản lý cơ sở dữ liệu trong khi áp dụng các kỹ năng lập trình của bạn vào phân tích dữ liệu.
– Khám phá trí tuệ nhân tạo và máy học không giám sát và chọn một môn tự chọn trong lĩnh vực chuyên môn như mạng nơ-ron hoặc robot. - Cơ hội nghề nghiệp và nhập học linh hoạt:
– Nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu và máy học đang tăng lên khi các công nghệ thông minh trở nên phổ biến hơn trong các lĩnh vực kinh tế khác nhau. RRC Polytech cung cấp cho sinh viên kiến thức chuyên sâu và các kỹ năng đa dạng mà sinh viên cần để trở thành người học suốt đời và thích nghi khi các ngành công nghiệp phát triển và mở rộng.
– Chương trình Khoa học dữ liệu và Học máy được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các nền kinh tế toàn cầu. Bằng cách tham khảo ý kiến của các giảng viên chuyên gia, nhà tuyển dụng và các nhà lãnh đạo ngành, chúng tôi đảm bảo các kỹ năng sinh viên phát triển là thực tế, cập nhật và có thể vượt qua những thách thức mà nhà tuyển dụng và ngành công nghiệp phải đối mặt.
Chương trình đào tạo
Năm 1
Year 1
Term 1
- COMM-1173: Communication Strategies (3 credit hours)
- COMP-1296: Introduction to Programming Logic (6 credit hours)
- COMP-1702: Introduction to Data Science and Machine Learning (6 credit hours)
- MATH-1202: Statistics for Data Science and Machine Learning (6 credit hours)
- MATH-1204: Linear Algebra for Data Science and Machine Learning (6 credit hours)
Term 2
- COMM-2172: Communication for the Workplace (3 credit hours)
- COMP-1701: Transforming Data Into Databases (6 credit hours)
- COMP-2040: Python Essentials With Data Analysis (6 credit hours)
- COMP-2702: Data Management (6 credit hours)
- COMP-2704: Supervised Machine Learning (6 credit hours)
Năm 2
Year 2
Term 3
- COMM-2176: Communication for Systems and Innovative Thinking (3 credit hours)
- COMP-3703: Introduction to Artificial Intelligence (6 credit hours)
- COMP-3705: Unsupervised Machine Learning (6 credit hours)
Electives
- COMP-2036: Introduction to Bioinformatics (6 credit hours)
- COMP-3702: Information and Data Architecture (6 credit hours)
- COMP-3704: Neural Networks and Deep Learning (6 credit hours)
- COMP-3706: Robotics and Automation (6 credit hours)
Term 4
Electives
- COOP-4001: Data Science and Machine Learning Co-op (6 credit hours)
- PROJ-4001: Data Science and Machine Learning Industry Project (6 credit hours)
Yêu cầu đầu vào
– Tốt nghiệp THPT
– TOEFL iBT (L:20, S:20, R:19, W:21), Ielts (L:6.5, S:6.5, R:6.5, W:6.0)
Lưu ý: Tùy ngành có thể có yêu cầu đặc biệt về điểm số các môn học thuật, điểm kỹ năng tiếng Anh, portfolio… Kết nối ngay với INEC để nhận thông tin chi tiết và tư vấn 1-1 cho từng trường hợp dựa trên năng lực học tập, nguyện vọng nghề nghiệp, khả năng tài chính…
Ước tính chi phí
- Học phí: 397.037.058 VNĐ
- Sinh hoạt phí: 272.852.700 VNĐ
Tổng ước tính: 669.889.758 VNĐ/Năm
Khóa học liên quan
Cơ hội việc làm
Sau khi học ngành Data Science and Machine Learning tại Red River College, bạn có thể tìm kiếm cơ hội việc làm trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số vị trí công việc tiềm năng:
- Kiến trúc sư dữ liệu (Data architect)
- Nhân viên phân tích dữ liệu (Data analyst)
- Nhân viên phát triển trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence developer)
- Nhân viên phát triển máy học (Machine learning developer)
- Chuyên gia tư vấn dữ liệu và phân tích (Data and analytics consultant)
- Nhà phát triển phần mềm (Backend developer)
