人工智能和数据科学研究生证书

为在人工智能 (AI) 和数据分析这一令人兴奋的创新领域开启职业生涯做好准备。 这个为期两年的研究生课程的毕业生将具备设计和构建用于私营和公共部门决策的数据驱动系统所需的人工智能和数据科学知识和专业技能。 作为 Loyalist 全日制人工智能和数据科学研究生课程的毕业生，您将为行业相关软件的认证考试做好准备。

认证考试准备

作为 Loyalist 全日制人工智能和数据科学研究生课程的毕业生，你将为参加行业相关软件的认证考试做好准备。

体验式学习，包括合作工作期

通过预测、描述和规范性分析方面的培训，获得设计和构建基于人工智能和数据科学的决策系统所需的知识。 在以下方面获得动手技巧：

• 学习如何收集、操作和挖掘数据集以满足组织需求。
• 获得设计和应用特定流程数据模型的技能，以及开发用于操作数据集、关联信息和生成报告的软件应用程序的技能。
• 获得识别和评估数据分析、业务战略和工作流程的经验，以应对新机遇或提供项目解决方案。
• 培养数据分析、商业智能工具和研究方面的技能，以支持循证决策。
• 练习开发 AI 模型和代理，这些模型和代理使用企业数据来识别模式、提供见解、推荐行动或代表利益相关者自主执行任务。
• 第四学期的合作工作期为获得第一手工作经验提供了机会。

工作方面的合作是宝贵的工作综合学习经历，学生可以在其中展示前几个学期在加拿大行业环境中取得的成果。 除了培养技能和确定职业联系人外，合作社还为学生的简历增加了与行业相关的经验。 合作就业市场竞争激烈，学生有望积极参与求职。 将为学生提供获得合作所需的信息和技能。

适合你吗？（贝尔维尔校区）

成功参加该课程的学生对网络安全、机器学习、新技术或数据科学感兴趣，并具有以下特征：

• 创新
• 好奇
• 分析性的
• 有组织的
• 注重细节
• 批判性推理
• 统计思想家

第四学期注意事项： 除了 Kaggle 竞赛或专业认证课程外，学生还必须参加合作社实习。

• 加拿大的人工智能原则和最佳实践
• 确定性模型和优化
• 机器学习 1
• 数据科学数学
• 巨蛇
• 统计建模和推理
• 步骤演示（步骤 1）

• 高级分析
• 合作社和加拿大求职准备 1
• 数据故事讲述技巧
• 数据仓库和商业智能
• 机器学习 2
• 步骤演示（步骤 2）

• 合作社和加拿大求职准备工作 2
• 计算机视觉
• 数据科学项目管理和需求收集
• 部署 AI 解决方案
• 物联网设备的编程和部署
• 适用于 AI 的工具

• 应用工业项目-人工智能和数据科学
• 行业合作

第二年-第四学期（选修课第二组）

• Kaggle 竞赛
• 专业认证准备

人工智能和数据科学专业人士可以在多个领域找到工作，包括咨询公司、金融服务、政府和机构、国际组织/非营利组织、技术和研究。

在以下方面培养基本技能：

• 统计建模和推理
• 机器学习
• 数据可视化
• 数据仓库
• 商业智能
• 计算机视觉
• 巨蛇
• 数据科学数学