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.
Transformatiewe Datawetenskap en KI Bootcamp vir Loopbaangroei
Begin met 'n 500-uur-program wat jou Datawetenskap en KI-loopbaan aan die brand steek.
Ervaar 'n loopbaan-veranderende reis met ons omvattende Datawetenskap en KI Bootcamp. Hierdie intensiewe program van 500 uur, insluitend voorbereidende eenhede om 'n positiewe afskop te verseker, is noukeurig ontwerp om jou loopbaan in Datawetenskap en KI vorentoe te dryf. Bemeester noodsaaklike vaardighede en verkry waardevolle kundigheid om in die Datawetenskap en KI-landskap te floreer. Verhoog jou loopbaanvooruitsigte en duik in die dinamiese wêreld van Datawetenskap en KI met ons meesleurende program.
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.
Het jy meer besonderhede nodig?
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*
Ontdek pasgemaakte finansieringsoplossings vir jou reis
Toegang tot ons selflaaikampe moet nie deur finansies belemmer word nie. Ons innoveer voortdurend om betalings en befondsingsopsies te stroomlyn vir u gerief.
Verken 'n reeks finansieringskeuses wat ontwerp is om by jou behoeftes te pas. Ons is daartoe verbind om finansiële hindernisse te verbreek en te verseker dat niks tussen jou en ons transformerende selflaaikampe staan nie. Ons deurlopende pogings het ten doel om betalingsprosesse te vereenvoudig, wat dit vir jou makliker maak om jou opvoedkundige aspirasies te finansier.
Ontsluit die perfekte finansieringsoplossing wat vir jou aangepas is. Verken ons uiteenlopende opsies en begin jou leerreis met gemak. Moenie toelaat dat finansiële beperkings jou keer om jou potensiaal te verwesenlik nie—vind vandag jou ideale finansieringsopsie.
Soek jy tegniese talent vir jou onderneming?
Verhef jou spanne met Code Labs Academy se korporatiewe opleiding of huur vandag ons bekwame Kubersekuriteit, Datawetenskap en KI, UX/UI-ontwerp en Webontwikkeling-alumni.
Ontsluit die potensiaal van jou arbeidsmag met Code Labs Academy se pasgemaakte korporatiewe opleidingsprogramme. Ons kundige geleide sessies bemagtig jou spanne met die nuutste tegnologiese vaardighede, wat produktiwiteit en innovasie binne jou onderneming verbeter.
Alternatiewelik, maak gebruik van ons poel van voltooide kuberveiligheid, data, UX/UI-ontwerp en Webontwikkeling-alumni. Ons gegradueerdes is toegerus met die nuutste bedryfskundigheid, gereed om by te dra tot jou projekte en sukses vir jou onderneming te dryf. Bemagtig jou onderneming met uitstaande tegnologiese vaardigheid deur Code Labs Academy se korporatiewe opleiding of deur huur ons bekwame alumni.
Kontak vandag nog om jou spanne te transformeer en jou besigheid vorentoe te dryf.
Komende Bootcamps
Oop datawetenskap-kursuskohort-bekendstellings wat ons voorlê. Kies jou voorkeurdatum en kampustipe om meer te wete te kom.
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.
Werk Statistiek
Daar is ongeveer 1,7 miljoen oop tegnologie-posisies wêreldwyd in 2024
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.