Машыннае навучанне стала высока цэніцца навыкам прымяняецца ў розных сектарах, такіх як рознічны гандаль, ахова здароўя, фінансы і забавы. Гэта дазваляе кампаніям вырашаць складаныя задачы, павышаць эфектыўнасць і прымаць абгрунтаваныя рашэнні на аснове даных. Асвоіць гэтую сферу за абмежаваны прамежак часу можа быць складана. Вось чаму інтэнсіўныя 3-месячныя навучальныя курсы ў інтэрнэце, накшталт тых, якія прапануе Code Labs Academy, набылі папулярнасць для хуткага перадачы асноўных канцэпцый і практычных навыкаў у галіне машыннага навучання, навукі аб даных і штучнага інтэлекту.
Ці дастаткова 3 месяцаў, каб вывучыць машыннае навучанне?
Каб стварыць трывалую аснову машыннага навучання і пачаць працаваць над рэальнымі праектамі, звычайна патрабуецца не больш за 3 месяцы. Дасягненне вопыту, асабліва ў прасунутых тэмах, такіх як нейронавыя сеткі і апрацоўка натуральнай мовы, скарочана НЛП, можа запатрабаваць дадатковага часу і вопыту, але першыя 3 месяцы каштоўныя для ўвядзення ключавых канцэпцый і навыкаў машыннага навучання, якія ствараюць аснову для бесперапыннага навучання.
Навошта выбіраць Bootcamp Data Science і AI?
Bootcamps прапануюць мэтанакіраваную і практычную альтэрнатыву традыцыйным праграмам атрымання ступені. У адрозненне ад працяглых адукацыйных праграм, якія могуць уключаць менш актуальныя прадметы, навучальны лагер па навуцы даных і штучнаму інтэлекту аддае перавагу навыкам, непасрэдна прыдатным на рынку працы. 3-месячны навучальны лагер - гэта хуткі і эфектыўны спосаб пачаць працу для энтузіястаў тэхналогій, тых, хто хоча пашырыць свае навыкі, або людзей, якія мяняюць кар'еру. Некаторыя з асноўных пераваг:
-
Эфектыўнасць часу: Усяго за 12 тыдняў вы можаце прасунуцца ад пачаткоўца да таго, хто здольны аналізаваць даныя, ствараць мадэлі і апрацоўваць рэальныя праекты.
-
Практычнае навучанне: з моцным акцэнтам на практычным вопыце, навучальныя лагеры падкрэсліваюць стварэнне і прымяненне навыкаў шляхам вырашэння рэальных задач.
-
Падтрымка кар'ернага росту: многія навучальныя курсы прапануюць сеткавыя магчымасці, падрыхтоўку да гутаркі і дапамогу ў рэзюмэ, каб палегчыць ваш пераход у індустрыю тэхналогій. У Code Labs Academy мы таксама звяжам вас з нашай растучай сеткай партнёраў па найму, каб павялічыць вашы шанцы на хуткае працаўладкаванне.
Перадумовы для Bootcamp Data Science і AI
Перш чым пагрузіцца ў машыннае навучанне і навуку аб даных, карысна мець базавыя ўяўленні аб пэўных навыках:
-
Python для навукі аб даных і штучнага інтэлекту: як найбольш шырока выкарыстоўваная мова ў гэтых галінах, Python славіцца сваёй зручнасцю і магутнымі бібліятэкамі. Базавыя канцэпцыі праграмавання, такія як цыклы і функцыі, з'яўляюцца добрай адпраўной кропкай.
-
Матэматыка: Асноўныя паняцці машыннага навучання, у тым ліку лінейная алгебра, вылічэнне і тэорыя імавернасцей, могуць дапамагчы вашаму разуменню пераўтварэнняў даных і алгарытмаў, робячы навучальны шлях больш гладкім.
Чаго чакаць у 3-месячным курсе Data Science і AI Bootcamp
Навучальныя лагеры звычайна пачынаюцца з асноўных паняццяў і паступова прасоўваюцца, дазваляючы ўдзельнікам вырашаць усё больш складаныя задачы.
Месяц 1: Стварэнне трывалай асновы
Першы месяц ахоплівае важныя інструменты, мовы і канцэпцыі:
-
Асновы Python: Навучальныя курсы звычайна пачынаюцца з асноў Python, засяроджваючыся на функцыях, бібліятэках і апрацоўцы даных, што карысна для стварэння і ацэнкі мадэляў машыннага навучання.
-
Апрацоўка даных: важна навучыцца апрацоўваць вялікія наборы даных, чысціць іх і рыхтаваць да мадэлявання. Удзельнікі вывучаюць метады апрацоўкі і візуалізацыі даных з дапамогай такіх бібліятэк, як Pandas і NumPy.
Месяц 2: засваенне алгарытмаў машыннага навучання
На другім месяцы ўдзельнікі пачынаюць ствараць і тэставаць мадэлі машыннага навучання, адначасова вывучаючы розныя метады. Спачатку яны сканцэнтраваны на кантраляваным навучанні, дзе мадэлі навучаюцца з выкарыстаннем пазначаных даных. Гэта ўключае ў сябе такія метады, як лінейная рэгрэсія і лагістычная рэгрэсія, якія дапамагаюць класіфікаваць інфармацыю і рабіць прагнозы.
Яны таксама даследуюць больш прасунутыя мадэлі, такія як выпадковыя лясы і машыны апорных вектараў, якія папулярныя для прыняцця складаных рашэнняў у машынным навучанні.
Пры некантраляваным навучанні ўдзельнікі працуюць з дадзенымі, якія не маюць цэтлікаў. Тут яны выкарыстоўваюць такія метады, як PCA, аналіз галоўных кампанентаў і кластэрызацыя K-сярэдніх, каб знайсці шаблоны або згрупаваць падобныя элементы ў дадзеных. Працуючы з рэальнымі наборамі даных, удзельнікі могуць убачыць, як гэтыя метады прымяняюцца да праблем рэальнага свету.
Месяц 3: перадавыя метады і праект Capstone
Удзельнікі прымяняюць усё, чаму навучыліся ў апошнім праекце з выкарыстаннем перадавых метадаў машыннага навучання. Гэта ўключае ў сябе штучныя нейронавыя сеткі для глыбокага навучання, рэкурэнтныя нейронавыя сеткі для апрацоўкі паслядоўных даных і згорткавыя нейронавыя сеткі для апрацоўкі малюнкаў. Распрацоўка такіх прыкладанняў, як чат-боты і сістэмы перакладу маўлення, абапіраецца на апрацоўку натуральнай мовы. Праект Capstone дазваляе ўдзельнікам працаваць над складанай рэальнай праблемай, напрыклад, над стварэннем мадэлі апрацоўкі малюнкаў або сістэмы рэкамендацый. Падчас навучальнага кэмпа Code Labs Academy настаўнікі праводзяць удзельнікаў праз гэты праект, гарантуючы, што ён складаны і прыдатны для іх партфоліо.
Code Labs Academy's Data Science and AI Bootcamp
Для людзей, якія жадаюць хутка акунуцца ў навуку аб даных і штучны інтэлект, Code Labs Academy прапануе практычны, арыентаваны на праекты онлайн-курс. Асноўныя функцыі ўключаюць у сябе:
-
Падтрымка кар'еры: Code Labs Academy прапануе індывідуальнае навучанне кар'еры, напісанне рэзюмэ і падрыхтоўку да гутаркі, каб дапамагчы ўдзельнікам дасягнуць поспеху на рынку працы. Гэтая паслуга даступная для ўсіх удзельнікаў з 1 дня да 6 месяцаў пасля заканчэння школы.
-
Малыя памеры класаў: У меншых групах удзельнікі атрымліваюць больш персаналізаваную ўвагу, забяспечваючы інтэнсіўнае кіраўніцтва і настаўніцтва.
-
Праектнае навучанне: Засяроджанасць на практычным прымяненні праз метад перавернутага класа дае выпускнікам партфель выкананых рэальных праектаў.
-
Гнуткасць навучання: Навучальны лагер уключае жывыя заняткі з інструктарамі, час на саманавучанне і сеансы дадатковай дапамогі. Калі вы сумняваецеся ў хуткім тэмпе і лічыце, што вам трэба больш часу для акупацыі, навучальны лагер таксама даступны няпоўны працоўны дзень на працягу 6 месяцаў.
Працяг навучання пасля Bootcamp
Завяршэнне навучальнага лагера - гэта толькі пачатак. Каб заставацца канкурэнтаздольнымі ў галіне машыннага навучання, навукі аб даных і штучнага інтэлекту, важная бесперапынная адукацыя. Выпускнікі могуць працягваць вывучэнне прасунутых тэм, такіх як Reinforcement Learning, або ўдзельнічаць у спаборніцтвах па машынным навучанні на такіх платформах, як Kaggle, якія прапануюць выдатныя магчымасці для практыкі і павышэння кваліфікацыі. Узаемадзеянне з супольнасцю навукі аб дадзеных таксама можа дапамагчы пашырыць вашу прафесійную сетку і палепшыць вашыя навыкі.
У заключэнне, 3-месячны навучальны лагер па навуцы дадзеных і штучнаму інтэлекту забяспечвае хуткі і практычны спосаб вывучыць асновы. Гэтая інтэнсіўная праграма дае ўдзельнікам веды, практычны вопыт і ўпэўненасць у дасягненні поспеху ў дынамічных галінах штучнага інтэлекту і навукі аб дадзеных, незалежна ад таго, мяняюць яны кар'еру, павышаюць кваліфікацыю або ўваходзяць у тэхналагічны сектар.
Code Labs Academy: Ваш партнёр у асваенні Машыннага навучання для рэальнага ўздзеяння.
