Data Science & AI Bootcamp
Leer die fundamentele teorie en toepassing van Data Science & AI.
Ons instrukteurs sal jou afrig deur die noodsaaklike grondslag van kennis en toegepaste vaardighede om jou goed op pad te plaas na 'n vrugbare loopbaan in Data Science & KI.
Voltyds: 12 weke
Deeltyds: 24 weke
Waarom leer datawetenskap en KI?
Wat is datawetenskap en KI?
Datawetenskap en KI is aan die voorpunt van innovasie, en fokus op die ontwikkeling van intelligente stelsels om komplekse uitdagings op te los en data in waardevolle insigte te omskep.
Wat sal jy wen?
Datawetenskap kombineer statistiese analise, programmering en domeinkennis om tendense te verstaan en te voorspel. Deur 'n grondslag in datawetenskap te vestig, kan jy data omskep in uitvoerbare insigte wat besighede help om ingeligte besluite te neem.
Kunsmatige intelligensie, aan die ander kant, laat rekenaars toe om te leer en besluite te neem deur menslike intelligensie na te boots. Dit lei tot meer en meer vooruitgang in robotika, selfbestuurmotors en persoonlike aanbevelings. Aangesien ondernemings data en KI gebruik om bedrywighede te optimaliseer, word kundiges in hierdie velde noodsaaklik.
Wil jy graag 'n loopbaan in hierdie uiters gesogte veld begin?
Die Code Labs Academy Data Science Bootcamp laat jou deel word van die toekoms van tegnologie en maak opwindende loopbaanpaaie oop in die florerende veld.
Wat jy sal leer
Lei jou af deur 'n spesiaal saamgestelde kurrikulum wat ontwerp is om jou binne so min as 12 weke (voltyds) van 'net nuuskierig' tot 'volledig gesertifiseer' in datawetenskap te neem.
Stigting
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git en GitHub, Lineêre Algebra, Waarskynlikhede en Statistiek.
Data-analise
Data-analise, datavoorbereiding, datavisualisering en dataverkenning.
Klassieke Masjienleer
Masjienleer, Leer onder toesig en sonder toesig, ML-modelverbetering, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines en Klassifikasie.
Diep leer
Neurale netwerke (implementering, probleemoplossing en optimalisering), CNN-argitektuur, outo-enkodeerder-argitektuur, datavergroting, Tensorflow, Keras en Scikit-Learn.
Natuurlike taalverwerking
Tekskodering vir NLP, herhalende neurale netwerke (RNN), LSTM, aandagmeganismes, transformatormodel en kletsbotbou.
Benodig jy meer besonderhede?
Laai ons sillabus af
Hoofstuk 0: Voorwerk
Datawetenskap was een van die mees gesogte loopbane die afgelope jare. Dit behels die hantering van data, die skoonmaak daarvan, die evaluering daarvan en die ontwikkeling van masjienleermodelle om uitkomste van gebeure te voorspel. In hierdie hoofstuk sal ons die grondslae van datawetenskap dek om jou gereed te maak om jou leerreis te begin.
Inleiding tot Python
- Python-taal en geskiedenis
- Die basiese beginsels van Python
- Fundamentele datastrukture in Python
- Klasse En Voorwerpe
- Modules En Pakkette
- Invoer/uitvoer
- Foute En Uitsonderings
Omgewings
- Python-omgewings
- Anakonda
- Jupyter Notaboeke
SQL en databasisse
- SQL Grondbeginsels
- SQL-navrae
Lineêre algebra
- Skalare En Vektore
- Matrikse
- Norme
Git en GitHub
- Inleiding tot weergawebeheer
- Werkvloei
- Inspekteer bewaarplekke
- Ontdoen veranderinge
- Haal en trek veranderinge
- Druk veranderinge
Projek: Krommepassing
- Hierdie projek gaan oor die oplossing van die 'Krommepassing'-probleem, wat behels die vind van die beste krommevergelyking om by 'n gegewe datastel te pas. Dit sal jou deur 'n voorbeeld van hierdie probleem lei en is in afdelings verdeel, waar elke afdeling die gebruik van fundamentele konsepte soos OOP, SQL, Lineêre Algebra en die finale Masjienleer-werkvloei sal uitoefen.
Wat jy nodig het
Jy het geen vorige kwalifikasies in rekenaarwetenskap of programmering nodig om by ons bootcamp aan te sluit nie. Ons aanvaar geen voorkennis nie en sal jou in die eerste paar weke deur die basiese beginsels lei, om te verseker dat jy 'n sterk fondament van die grond af bou. Of jy nuut op die veld is of op soek is na 'n loopbaanverandering, ons program is ontwerp om jou vinnig en met selfvertroue op hoogte te bring
Finale Projek
Die finale projek gee jou die kans om jou bootcamp-kennis en nuutverworwe vaardighede in 'n dinamiese, praktiese omgewing op die proef te stel. Dit is 'n geleentheid om iets werklik te skep, jou tegniese vermoëns ten toon te stel en 'n projek te ontwikkel wat 'n sleuteldeel van jou professionele portefeulje sal wees. Dit laat jou toe om jou kreatiwiteit uit te druk en te beklemtoon hoeveel jy deur jou bootcamp-ervaring ontwikkel het.
Boonop is die finale projek ontwerp om die uitdagings wat u in 'n regte tegnologiese werk sal teëkom, te herhaal, wat u in staat stel om u vaardighede in die oplossing van komplekse probleme ten toon te stel en u toe te rus vir die verwagtinge van u toekomstige loopbaan.
- Probleemidentifikasie: Kies 'n werklike probleem wat relevant is vir jou industrie of belangstellingsveld. Definieer die projekomvang en -doelwitte duidelik, en beklemtoon hoe gevorderde diepleertegnieke die oplossing kan verbeter.
- Data-insameling en -voorverwerking: Versamel data uit verskeie bronne, maak skoon en voorafverwerk dit om ontbrekende waardes, uitskieters en inkonsekwenthede hanteer. Maak seker dat die data geskik is vir diepleermodelle, insluitend normalisering en aanvulling indien nodig.
- Verkennende data-analise (EDA): Voer datavisualisering en statistiese analise uit om tendense, korrelasies te identifiseer, en insigte. Verfyn jou projekrigting gebaseer op EDA-bevindinge, terwyl jy die geskiktheid vir diepleer-argitekture soos CNN'e, RNN'e of transformators oorweeg.
- Modelbou en -evaluering: Ontwikkel en lei masjienleermodelle op, wat gevorderde diepleertegnieke insluit soos Convolutional Neural Networks (CNN's) vir beelddata, Herhalende Neurale Netwerke (RNN's) of LSTM's vir tydreekse of volgordedata, of transformatormodelle vir NLP-take. Evalueer modelwerkverrigting deur metrieke soos akkuraatheid, akkuraatheid, herroeping of AUC te gebruik, en pas hiperparameterinstelling toe om diepleermodelle te optimaliseer.
- Ontplooiing en aanbieding: Ontplooi die finale model deur gebruik te maak van webraamwerke., API's of wolkgebaseerde dienste, wat skaalbaarheid vir diepleermodelle verseker. Bied jou bevindinge, modelprestasie en besigheids- of werklike impak aan belanghebbendes in 'n professionele omgewing voor.
Hoekom Leer By Ons?
- Vinnige pas.
- Klein klasgroottes.
- 1:1 loopbaanafrigting individueel voorsiening gemaak vir jou ervaring en doelwitte.
- Afstand-eerste leer, van enige plek in die wêreld.
Leergemeenskap
9.9/10
Net promotor telling*
5/5
Onderwyserkennis*
5/5
Bedryfsrelevansie*
Komende Bootcamps
Oop datawetenskap-kursuskohort-bekendstellings wat ons voorlê. Kies jou voorkeurdatum en kampustipe om meer te wete te kom.
Onderrig en befondsing
Finansies onafhanklik, of kies een van ons vennote wat die beste by jou pas.
Finansieringsvennote
Verken ons finansieringsvennote en vind watter een by jou pas op jou reis.
Befondsingsopsies
Finansiering behoort nie jou aspirasies te belemmer nie. Daarom bied ons 'n oorvloed finansieringsoplossings om uiteenlopende situasies te akkommodeer.
Bildungsgutschein
Befonds jou CLA-bootcamp met die Duitse regering se onderwysbewys met die moontlikheid om €0 te betaal.
CLA-afslag
Belê in jouself vir minder. Verken ons afslag.
Kwalifikasieschancengesetz
Verken die voordele van die Wet op Kwalifikasiegeleenthede om arbeidsmagontwikkeling in Germany te bevorder.
Gereelde Vrae
Het u nog vrae?
As jy meer vrae het, kan jy ons e-pos by hello@codelabsacademy.com of bespreek 'n oproep met een van ons leerspesialiste. Ons sal graag meer inligting verskaf en enige spesifieke vrae wat jy het oor die bootcamp of die aansoekproses beantwoord.
Hoe om aansoek te doen
Ons weet dat die keuse van 'n opvoeder 'n uitdagende taak kan wees. Dit is hoekom ons elkeen van ons potensiële deelnemers so gou moontlik met 'n mens in aanraking bring, en jy sal by hulle wees totdat jy jou kursus begin.
Jy sal jou kursus, kampus en studierooster kies, met vermelding van jou motivering om by ons te studeer.
Ontmoeting met Leerspesialis
Bespreek jou vergadering met een van ons leerspesialiste om te bevestig dat ons die regte pas vir jou is en stryk enige vrae of bekommernisse uit wat jy mag hê. Hier kan ons ook gesels oor finansieringsopsies, spesiale aanbiedinge en enige verblyf wat jy dalk benodig.
Aanboord en Voorwerk
Sodra jy ingeskryf het, sal ons jou in kontak bring met jou kursusinstrukteurs en kohortmaats. Ons sal ook 'n mate van voorkursusstudie opstel om seker te maak jy kan van dag 1 af saam met ons aan die gang kom.
Kontak 'n Leerspesialis
Vinnige vraag voordat jy aansoek doen? Iets oor 'n spesifieke kursus het jou oog gevang en wil jy meer leer? Laat weet ons. Ons help graag.
Lees die nuutste artikels op ons Blog
Werk Statistiek
Daar is ongeveer 1,7 miljoen oop tegnologie-posisies wêreldwyd in 2024
Die VSA
- Vir die VSA is die geskatte aantal aktiewe tegnologie-posplasings 438 000 (Bron)
- Die CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , gebaseer op die ontleding van data wat deur die US Buro of Labor Statistics ingesamel is, verwag dat die tegnologiese arbeidsmag vanaf 2022 twee keer so vinnig sal groei as die algehele Amerikaanse arbeidsmag tot 2032. Dit kom neer op ongeveer 350 000 nuwe tegnologie-werksgeleenthede wat jaarliks geskep word om aan vervangingsbehoeftes te voldoen en bedryfsuitbreiding te akkommodeer. (Bron)
Europa
- Tech Jobs in Europa, die syfer rond af op 960,000
- Die aantal mense wat as inligtings- en kommunikasietegnologie (IKT)-professionele in Europa in diens geneem is, het oor die afgelope twee dekades met ongeveer 75 persent gestyg, aangesien digitale tegnologieë en dienste 'n meer belangrike deel van die Europese ekonomie geword het. (Bron)
- Vanaf 2021 werk byna nege miljoen mense direk as IKT-beroepslui in die vakbond, met Duitsland wat meer as twee miljoen van hierdie professionele persone verskaf en Frankryk 1,25 miljoen. Ander prominente lande vir die IKT-industrie sluit Italië, Spanje, Nederland, Pole en Swede in. (Bron)
- Onder alle tegniese posplasings het 54% kandidate gesoek met 0 tot 2 jaar werkservaring. Posplasings was wyd geografies versprei, met die grootste getalle in Duitsland (639 278), Pole (450 391) en Frankryk (280 681). (Bron)
- Die CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , gebaseer op die ontleding van data wat deur die US Buro of Labor Statistics ingesamel is, verwag dat die tegnologiese arbeidsmag vanaf 2022 twee keer so vinnig sal groei as die algehele Amerikaanse arbeidsmag tot 2032. Dit kom neer op ongeveer 350 000 nuwe tegnologie-werksgeleenthede wat jaarliks geskep word om aan vervangingsbehoeftes te voldoen en bedryfsuitbreiding te akkommodeer. (Bron)
Europese Tegniese Huurtendense
Hierdie grafiek dui op 'n aansienlik groter vraag na sagteware-ontwikkelingsrolle in vergelyking met ander tegnologiekategorieë, met stelselontleding en kuberveiligheid wat die tweede mees in aanvraag kategorie is.
- 0-2 jaar ondervinding: 35% van werksgeleenthede
- 3-10 jaar ondervinding: 10% van werksgeleenthede
- 11+ jaar ondervinding: 13% van werksgeleenthede
- Nie gespesifiseer nie: 42% van werksgeleenthede
Die grootste kategorie is "Nie gespesifiseer nie" teen 42%, wat daarop dui dat baie posplasings nie eksplisiet die vereiste ondervinding vermeld nie. Onder diegene wat dit wel doen, is daar 'n duidelike voorkeur vir intreevlakposte (0-2 jaar), wat 35% van die openings uitmaak.
Code Labs Academy © 2024 Alle regte voorbehou.