Навучальны лагер па навуцы даных і AI
Вывучыце фундаментальную тэорыю і прымяненне Data Science & AI.
Нашы інструктары будуць навучаць вас праз неабходныя асновы ведаў і прыкладных навыкаў, якія дапамогуць вам на шляху да плённай кар'еры ў галіне навукі аб даных і штучнага інтэлекту.
Поўны працоўны дзень: 12 тыдняў
Няпоўны працоўны дзень: 24 тыдні
Навошта вывучаць Data Science & AI?
Што такое Data Science & AI?
Навука аб даных і штучны інтэлект знаходзяцца ў авангардзе інавацый, арыентуючыся на распрацоўку інтэлектуальных сістэм для вырашэння складаных задач і пераўтварэння даных у каштоўную інфармацыю.
Што вы атрымаеце?
Навука аб даных аб'ядноўвае статыстычны аналіз, праграмаванне і веды аб вобласці, каб зразумець і прагназаваць тэндэнцыі. Заклаўшы аснову навукі аб дадзеных, вы зможаце ператварыць даныя ў дзейную інфармацыю, якая дапаможа прадпрыемствам прымаць абгрунтаваныя рашэнні.
З іншага боку, штучны інтэлект дазваляе кампутарам вучыцца і прымаць рашэнні, імітуючы чалавечы інтэлект. Гэта вядзе да ўсё большага прагрэсу ў робататэхніцы, беспілотных аўтамабілях і персаналізаваных рэкамендацыях. Паколькі кампаніі выкарыстоўваюць даныя і штучны інтэлект для аптымізацыі аперацый, эксперты ў гэтых галінах становяцца неабходнымі.
Ці хацелі б вы пачаць кар'еру ў гэтай вельмі запатрабаванай сферы?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp дазваляе вам стаць часткай будучыні тэхналогій і адкрывае захапляльныя кар'ерныя шляхі ў квітнеючай сферы.
Што вы даведаецеся
Навучыць вас па спецыяльна падрыхтаванай вучэбнай праграме, распрацаванай, каб перавесці вас ад «проста цікавага» да «поўнага сертыфіката» ў галіне навукі аб дадзеных усяго за 12 тыдняў (поўны працоўны дзень).
Фонд
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git і GitHub, лінейная алгебра, імавернасці і статыстыка.
Аналітыка дадзеных
Аналіз даных, падрыхтоўка даных, візуалізацыя і вывучэнне даных.
Класічнае машыннае навучанне
Машыннае навучанне, кантраляванае і некантраляванае навучанне, удасканаленне мадэлі ML, наіўны Байес, SVM, выпадковыя лясы, канвееры ML і класіфікацыя.
Глыбокае навучанне
Нейронавыя сеткі (укараненне, ліквідацыя непаладак і аптымізацыя), архітэктуры CNN, архітэктура аўтакадавальніка, дапаўненне даных, Tensorflow, Keras і Scikit-Learn.
Апрацоўка натуральнай мовы
Тэкставае кадаванне для NLP, перыядычных нейронавых сетак (RNN), LSTM, механізмаў увагі, мадэлі трансфарматара і стварэння чат-бота.
Патрэбна больш падрабязная інфармацыя?
Спампуйце наш навучальны план
Раздзел 0: Падрыхтоўка
Навука аб дадзеных была адной з самых прэстыжных кар'ер у апошнія гады. Гэта ўключае апрацоўку даных, іх ачыстку, ацэнку і распрацоўку мадэляў машыннага навучання для прагназавання вынікаў падзей. У гэтай главе мы разгледзім асновы навукі аб дадзеных, каб падрыхтаваць вас да пачатку навучання.
Уводзіны ў Python
- Мова Python і гісторыя
- Асновы Python
- Фундаментальныя структуры даных у Python
- Класы і аб'екты
- Модулі і пакеты
- Увод/Вывад
- Памылкі і выключэнні
Асяроддзі
- Асяроддзі Python
- Анаконда
- Сшыткі Jupyter
SQL і базы даных
- Асновы SQL
- SQL запыты
Лінейная алгебра
- Скаляры і вектары
- Матрыцы
- Нормы
Git і GitHub
- Уводзіны ў кантроль версій
- Рабочы працэс
- Агляд сховішчаў
- Адмена змяненняў
- Атрыманне і выцягванне змяненняў
- Настойлівыя змены
Праект: Падгонка крывой
- Гэты праект прысвечаны вырашэнню задачы "падгонкі крывой", якая прадугледжвае пошук найлепшага ўраўнення крывой, якое адпавядае дадзенаму набору даных. Ён правядзе вас праз прыклад гэтай задачы і падзелены на раздзелы, у кожным з якіх будуць практыкавацца выкарыстанне фундаментальных паняццяў, такіх як ААП, SQL, лінейная алгебра і канчатковы працоўны працэс машыннага навучання.
Што вам спатрэбіцца
Вам не патрэбна папярэдняя кваліфікацыя ў галіне інфарматыкі або праграмавання, каб далучыцца да нашага навучальнага лагера. Мы мяркуем, што ў вас няма папярэдніх ведаў, і мы правядзем вас праз асновы ў першыя некалькі тыдняў, гарантуючы, што вы пабудуеце трывалую аснову з нуля. Незалежна ад таго, пачатковец вы ў гэтай галіне або жадаеце змяніць кар'еру, наша праграма распрацавана, каб хутка і ўпэўнена асвоіць вас
Канчатковы праект
Канчатковы праект дае вам магчымасць праверыць свае веды і набытыя навыкі ў дынамічным, практычным асяроддзі. Гэта магчымасць стварыць нешта сапраўднае, прадэманстраваць свае тэхнічныя здольнасці і распрацаваць праект, які стане ключавой часткай вашага прафесійнага партфоліо. Гэта дазваляе вам праявіць сваю крэатыўнасць і падкрэсліць, наколькі вы развіліся за час навучання ў навучальным лагеры.
Акрамя таго, канчатковы праект распрацаваны, каб паўтарыць праблемы, з якімі вы сутыкнецеся ў рэальнай тэхнічнай працы, што дазволіць вам прадэманстраваць свае навыкі ў вырашэнні складаных праблем і падрыхтаваць вас да чаканняў вашай будучай кар'еры.
- Ідэнтыфікацыя праблемы: Выберыце рэальную праблему, якая мае дачыненне да вашай галіны або сферы інтарэсаў. Дакладна азначце аб'ём і мэты праекта, падкрэсліваючы, як перадавыя метады глыбокага навучання могуць палепшыць рашэнне.
- Збор даных і папярэдняя апрацоўка: збярыце даныя з розных крыніц, ачысціце іх і папярэдне апрацуйце іх, каб апрацоўваць адсутныя значэнні, выкіды і неадпаведнасці. Пераканайцеся, што даныя падыходзяць для мадэляў глыбокага навучання, уключаючы нармалізацыю і дапаўненне пры неабходнасці.
- Даследчы аналіз даных (EDA): Выконвайце візуалізацыю даных і статыстычны аналіз для выяўлення тэндэнцый, карэляцыі, і разуменне. Удакладніце кірунак вашага праекта на аснове высноў EDA, улічваючы прыдатнасць для архітэктур глыбокага навучання, такіх як CNN, RNN або трансфарматары.
- Стварэнне і ацэнка мадэляў: Распрацоўвайце і навучайце мадэлі машыннага навучання, які ўключае перадавыя метады глыбокага навучання, такія як згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) для даных малюнкаў, рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN) або LSTM для даных часавых шэрагаў або паслядоўнасцей, або мадэлі трансфарматараў для задач NLP. Ацаніце прадукцыйнасць мадэлі, выкарыстоўваючы такія паказчыкі, як дакладнасць, дакладнасць, запамінанне або AUC, і прымяніце настройку гіперпараметраў для аптымізацыі мадэляў глыбокага навучання.
- Разгортванне і прэзентацыя: разгарніце канчатковую мадэль з дапамогай вэб-фреймворкаў., API або воблачныя сэрвісы, якія забяспечваюць маштабаванасць для мадэляў глыбокага навучання. Прадстаўце зацікаўленым бакам свае вынікі, прадукцыйнасць мадэлі і ўплыў на бізнес або рэальны свет у прафесійнай абстаноўцы.
Навошта вучыцца з намі?
- Хуткі тэмп.
- Невялікія памеры класаў.
- Індывідуальнае кар'ернае навучанне з улікам вашага вопыту і мэтаў.
- Дыстанцыйнае навучанне з любой кропкі свету.
Вучэбная супольнасць
9.9/10
Ацэнка чыстага прамоўтэра*
5/5
Веды настаўніка*
5/5
Адпаведнасць галіны*
Бліжэйшыя навучальныя курсы
Набліжаюцца запускі кагорты курсаў па навуцы адкрытых дадзеных. Выберыце жаданую дату і тып кампуса, каб даведацца больш.
Кошт навучання і фінансаванне
Фінансуйце самастойна або выберыце аднаго з нашых партнёраў, які найбольш вам падыходзіць.
Фінансавыя партнёры
Даведайцеся пра нашых фінансавых партнёраў і знайдзіце, які з іх падыходзіць вам у вашым падарожжы.
Варыянты фінансавання
Фінансаванне не павінна перашкаджаць вашым памкненням. Вось чаму мы прапануем мноства фінансавых рашэнняў для розных сітуацый.
Bildungsgutschein
Прафінансуйце свой навучальны лагер CLA з дапамогай адукацыйнага ваўчара ўрада Германіі з магчымасцю аплаты 0 еўра.
Зніжкі CLA
Інвестуйце ў сябе менш. Вывучыце нашы зніжкі.
Qualifizierungschancengesetz
Даследуйце перавагі Закона аб магчымасцях кваліфікацыі ў садзейнічанні развіццю працоўнай сілы ў Germany.
Часта задаюць пытанні
Засталіся пытанні?
Калі ў вас ёсць дадатковыя пытанні, вы можаце напісаць нам па адрасе hello@codelabsacademy.com або забраніраваць званок з адным з нашых спецыялістаў па навучанні. Мы будзем рады даць вам больш інфармацыі і адказаць на любыя вашы канкрэтныя пытанні аб навучальным кэмпе або працэсе падачы заяўкі.
Як падаць заяўку
Мы ведаем, што выбар педагога можа быць складанай задачай. Вось чаму мы звязваем кожнага з нашых патэнцыйных удзельнікаў з чалавекам як мага хутчэй, і вы будзеце з імі да пачатку курса.
Вы выбіраеце курс, універсітэцкі гарадок і расклад навучання, указваючы сваю матывацыю вучыцца ў нас.
Сустрэча са спецыялістам па навучанні
Запішыцеся на сустрэчу з адным з нашых спецыялістаў па навучанні, каб пераканацца, што мы вам падыходзім, і згладзіць любыя пытанні ці праблемы, якія могуць узнікнуць. Тут мы таксама можам пагаварыць пра варыянты фінансавання, спецыяльныя прапановы і любое жыллё, якое можа вам спатрэбіцца.
Падрыхтоўка і падрыхтоўка да працы
Пасля таго, як вы зарэгіструецеся, мы звяжам вас з вашымі інструктарамі і таварышамі па кагорце. Мы таксама зададзім некаторыя папярэднія курсы, каб пераканацца, што вы можаце пачаць працу з намі з першага дня.
Звярніцеся да спецыяліста па навучанні
Кароткае пытанне перад падачай заяўкі? Нешта пра пэўны курс прыцягнула вашу ўвагу, і вы хочаце даведацца больш? Дайце нам ведаць. Мы будзем рады дапамагчы.
Чытайце апошнія артыкулы ў нашым блогу
Статыстыка працы
У 2024 годзе ва ўсім свеце налічваецца каля 1,7 мільёна вакансій у галіне тэхналогій
ЗША
- У ЗША колькасць актыўных аб'яваў аб вакансіях у сферы тэхналогій складае 438 000 (Крыніца)
- Справаздача CompTIA аб стане тэхнічнай працоўнай сілы за 2024 г. , заснаваная на аналізе даных, сабраных Бюро статыстыкі працы ЗША, прадугледжвае, што з 2022 г. тэхнічная рабочая сіла будзе расці ўдвая хутчэй, чым агульная працоўная сіла ЗША да 2032 г. Гэта значыць прыкладна 350 000 новых тэхнічных працоўных месцаў, якія ствараюцца штогод для задавальнення патрэб замены і прыстасавання да пашырэння галіны. (Крыніца)
Еўропа
- Тэхнічныя вакансіі ў Еўропе, лічба акругляецца да 960 000
- Колькасць людзей, занятых у якасці спецыялістаў у галіне інфармацыйна-камунікацыйных тэхналогій (ІКТ) у Еўропе, вырасла прыкладна на 75 працэнтаў за апошнія два дзесяцігоддзі, паколькі лічбавыя тэхналогіі і паслугі сталі больш важнай часткай еўрапейскай эканомікі. (Крыніца)
- Па стане на 2021 год амаль дзевяць мільёнаў чалавек працуюць непасрэдна ў якасці спецыялістаў у галіне ІКТ у саюзе, прычым Германія забяспечвае больш за два мільёны такіх спецыялістаў, а Францыя - 1,25 мільёна. Іншыя вядомыя краіны для індустрыі ІКТ ўключаюць Італію, Іспанію, Нідэрланды, Польшчу і Швецыю. (Крыніца)
- Сярод усіх аб'яваў аб вакансіях у сферы тэхналогій 54% шукалі кандыдатаў з вопытам работы ад 0 да 2 гадоў. Аб'явы аб вакансіях былі геаграфічна разрозненыя, з найбольшай колькасцю ў Германіі (639 278), Польшчы (450 391) і Францыі (280 681). (Крыніца)
- Справаздача CompTIA аб стане тэхнічнай працоўнай сілы за 2024 г. , заснаваная на аналізе даных, сабраных Бюро статыстыкі працы ЗША, прадугледжвае, што з 2022 г. тэхнічная рабочая сіла будзе расці ўдвая хутчэй, чым агульная працоўная сіла ЗША да 2032 г. Гэта значыць прыкладна 350 000 новых тэхнічных працоўных месцаў, якія ствараюцца штогод для задавальнення патрэб замены і прыстасавання да пашырэння галіны. (Крыніца)
Еўрапейскія тэндэнцыі найму тэхнічных спецыялістаў
Гэты графік паказвае значна большы попыт на ролі распрацоўшчыкаў праграмнага забеспячэння ў параўнанні з іншымі катэгорыямі тэхналогій, а сістэмны аналіз і кібербяспека ідуць на другім месцы па запатрабаванасці.
- Вопыт 0-2 гады: 35% вакансій
- 3-10 гадоў вопыту: 10% вакансій
- 11+ гадоў вопыту: 13% вакансій
- Не ўказана: 42% вакансій
Самая вялікая катэгорыя - "Не ўказана" - 42%, што сведчыць аб тым, што ў многіх аб'явах аб вакансіях прама не ўказваецца неабходны вопыт. Сярод тых, хто гэта робіць, ёсць відавочная перавага пасадам пачатковага ўзроўню (0-2 гады), якія складаюць 35% вакансій.
Code Labs Academy © 2024 Усе правы абароненыя.