Што вы даведаецеся
Трэніруючы вас праз асабліва кураваную вучэбную праграму, накіраваную на тое, каб перавесці вас ад "проста цікавых" да "цалкам сертыфікаванага" ў навуцы дадзеных за 12 тыдняў (поўны працоўны дзень).
Авалодайце аналітыкай дадзеных і падрыхтоўкай дадзеных
Закладзіце трывалую аснову ў аналітыцы дадзеных: атрымлівайце, даследуйце, ачышчайце і рыхтуйце рэальныя наборы дадзеных. Выкарыстоўваючы Pandas, вы навучыцеся апрацоўваць прапушчаныя значэнні, выкіды, незбалансаваныя дадзеныя і катэгарыяльныя прыкметы, ужываць статыстычны аналіз і ствараць візуалізацыі, ператвараючы сырыя дадзеныя ў наборы, гатовыя да аналізу.
Стварайце інтэлектуальныя мадэлі машыннага навучання
Вывучыце поўны працэс работы з ML — ад падрыхтоўкі набору дадзеных да навучання, ацэнкі і аптымізацыі прагнастычных мадэляў. Вы рэалізуеце алгарытмы навучання з настаўнікам і без настаўніка, параўнаеце іх з дапамогай агульнапрынятых у індустрыі метрык і павысіце дакладнасць за кошт крос-валідацыі, падбору гіперпараметраў і выбару мадэлі.
Распрацоўвайце рашэнні на аснове глыбокага навучання і ШІ
Даведайцеся, як сучасныя нейронныя сеткі ляжаць у аснове ШІ. Пачаўшы з асноў штучных нейронных сетак, вы будзеце ствараць мадэлі глыбокага навучання на PyTorch, вывучаючы аптымізацыю, рэгулярызацыю, аўгментацыю дадзеных, тлумачальны ШІ і генератыўныя мадэлі — практычныя навыкі для прасунутых ШІ-прыкладанняў.
Спецыялізуйцеся на кампутарным зроку і апрацоўцы натуральнай мовы
Вывучыце дзве найбольш уплывовыя сферы ШІ. Вы створыце згортачныя нейронныя сеткі (CNN) для класіфікацыі малюнкаў, дэтэкцыі аб'ектаў і сегментацыі, а таксама вывучыце метады NLP, у тым ліку эмбедынгі, рэкурэнтныя нейронныя сеткі, трансформеры і механізмы ўвагі для тэкставых ШІ-сістэм.
Стварайце сучасныя прыкладанні на базе ШІ і вялікіх моўных мадэляў
Выйдзіце за межы традыцыйнага ML і стварайце прыкладанні на базе LLM. Вы вывучыце prompt engineering, LangChain, retrieval-augmented generation (RAG) і рэальныя працоўныя працэсы ШІ, каб ствараць інтэлектуальных асістэнтаў, сістэмы пошуку ведаў і гатовыя да прадакшену генератыўныя ШІ-прыкладанні.
Разгортвайце, маніторце і маштабуйце ШІ-сістэмы
Перавядзіце мадэлі машыннага навучання са стадыі распрацоўкі ў прадакшен. Вы будзеце разгортваць іх з дапамогай FastAPI, Docker і воблачных рашэнняў, маштабаваць з дапамогай Ray і маніторыць мадэлі з дапамогай MLflow — а таксама вывучыце бяспеку, прыватнасць і лепшыя практыкі для надзейных ШІ-сістэм у рэальных умовах.
Раздзел 0: Падрыхтоўчы модуль
Апошнімі гадамі data science з'яўляецца адной з найбольш запатрабаваных прафесій. Яна звязана з апрацоўкай дадзеных, іх ачысткай, ацэнкай і распрацоўкай мадэляў машыннага навучання для прагназавання падзей. З-за складанасці гэтай сферы для яе засваення неабходна глыбокае разуменне шырокага набору інструментаў і метадаў, у тым ліку Python, асяроддзяў, баз дадзеных, матэматыкі і лінейнай алгебры. У гэтым раздзеле мы разгледзім асновы data science, каб падрыхтаваць вас да пачатку навучання.
Уводзіны ў Python
- Мова Python і яе гісторыя
- Асновы Python
- Фундаментальныя структуры дадзеных у Python
- Класы і аб'екты
- Модулі і пакеты
- Увод/вывад
- Памылкі і выключэнні
Асяроддзі
- Асяроддзі Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL і базы дадзеных
- Асновы SQL
- SQL-запыты
Лінейная алгебра
- Скаляры і вектары
- Матрыцы
- Нормы
Git і GitHub
- Уводзіны ў кантроль версій, працоўны працэс, вывучэнне рэпазітароў, адмена змен, атрыманне і падцягванне змен, адпраўка змен
Праект: апраксімацыя крывой
- Гэты праект прысвечаны рашэнню задачы «апраксімацыі крывой» — пошуку раўнання крывой, якое найлепш апісвае зададзены набор дадзеных. Ён правядзе вас праз прыклад такой задачы і падзелены на раздзелы, кожны з якіх замацоўвае выкарыстанне фундаментальных канцэпцый: ААП, SQL, лінейнай алгебры і, у завяршэнне, працоўнага працэсу машыннага навучання.
Графік навучання
З панядзелка па пятніцу з 9:30 да 15:30
Сеанс лекцыі
9:30am - 11:00am
Сеанс лекцыі
11:30am - 01:00pm
Працягласць сеансу
02:00pm - 03:30pm
Наша метадалогія
Інтэрнэт Live Learning
- Тут, у CLA, павысіце свой вопыт навучання з дапамогай нашых інтэрактыўных сесій у Інтэрнэце, дзе вы будзеце працаваць непасрэдна з інструктарамі і аднагодкамі ў рэжыме рэальнага часу, спрыяючы супрацоўніцтвам і хуткай развіцці навыкаў.
Самастойна вучыцца
- Няпоўны працоўны дзень: 9 гадзін жывога навучання, 11 гадзін самастойнага навучання, усяго 20 гадзін у тыдзень
- Поўны працоўны дзень: 22,5 гадзін у прамым эфіры, 17,5 гадзін самастойнага навучання, усяго 40 гадзін у тыдзень
Перавернуты метад у класе
- Паспрабуйце дынамічны падыход да навучання з дапамогай нашага перавернутага метаду ў класе, пашыраючы магчымасці вучыцца актыўна і глыбока ўцягвацца ў нашу праграму BootCamp.
Кіраваная практыка
- Займайцеся захапляльным вопытам навучання ў нашым Bootcamp, дзе мы засяроджваемся на актыўным удзеле, практычных практыкаваннях і будынку партфеля, каб забяспечыць трывалую аснову для вашых ведаў.
Аддаеце перавагу вучыцца ў сваім тэмпе?
Вучыцеся з нашым on‑demand курсам Data Science & AI у сваім тэмпе і з поўнай гнуткасцю. Асвойце, як ператвараць сырыя даныя ў карысныя інсайты, навучаць разумныя мадэлі і будаваць рэальныя AI‑прыкладанні, і скончыце праграму гатовымі да старта кар’еры ў свеце data‑driven інавацый.
Што вам спатрэбіцца
Каб далучыцца да нашага Bootcamp, вам не патрэбныя папярэднія кваліфікацыі ў галіне інфарматыкі ці праграмаванне. Мы не мяркуем ніякіх папярэдніх ведаў і правядзем вас па асновах у першыя некалькі тыдняў, гарантуючы, што вы пабудуеце моцную аснову з нуля. Будзь вы пачатковец у полі ці шукаеце змены ў кар'еры, наша праграма распрацавана, каб хутка і ўпэўнена падаць вам
- Ноўтбук альбо кампутар: Надзейны ноўтбук або настольны кампутар з дастатковай магутнасцю апрацоўкі і здольны запускаць неабходныя праграмы.
- Стабільнае падключэнне да Інтэрнэту: Надзейны доступ у Інтэрнэт для сеансаў Live Learning, практычных лабараторый і заданняў.
- Асноўная камп'ютэрная пісьменнасць: Магчымасць перамяшчацца з аперацыйнымі сістэмамі, праграмным забеспячэннем прадукцыйнасці і Інтэрнэт -браўзэрамі.
- Асноўныя веды ў алгарытміцы і праграмаванні: Знаёмства з канцэпцыямі праграмавання, каб зручна выконваць курсы.
- Навучанне англійскай мове: Узровень B1 са здольнасцю разумець тэхнічныя матэрыялы і эфектыўна мець зносіны, бо BootCamp праводзіцца на англійскай мове.
- Прыхільнасць да навучання: Актыўнае стаўленне да навучання і практыкування кадавання, асабліва падчас папярэдняй падраздзялення, каб стварыць трывалую аснову для працягвання ў Bootcamp.
Цэнтр кар'еры
Семінары па развіцці кар'еры
Дэгустацыйныя заняткі для вас і шырокай супольнасці CLA. Прымайце, што прапануе наш цэнтр кар'еры, пазнаёміцеся з нашым дарадцам па кар'еры і запусціце на сесію для тых, хто рэзюмэ ў апошнюю хвіліну.
Персаналізаваныя сесіі па кар'еры
Структураваныя заняткі для выяўлення вашых кар'ерных мэтаў і фармулёўкі стратэгій для дасягнення іх за кошт дружалюбных кансультацыйных заняткаў альбо праз планаванне кар'еры.
Здзекавацца з інтэрв'ю
Практыкуйце агульныя пытанні па паводзінах інтэрв'ю, якія вылучаюць; Як вы можаце даць тое, што шукаюць працадаўцы, як падкрэсліць свае моцныя бакі, як арыентавацца ў дыскусіях па заробку і шмат іншага.
Агляды рэзюмэ і суправаджальнага ліста
Атрымайце персаналізаваныя рэкамендацыі ў рэзюмэ або суправаджальным лісце, з улікам увагі рэкрутэраў і выставіце вам інтэрв'ю на патрэбнай працы.
Праца і стажыроўку ўверх
Найноўшыя магчымасці працаўладкавання, абраныя нашымі спецыялістамі па кар'еры і з улікам сапраўды пачатковага ўзроўню.
Доступ да платформы кар'ерных рэсурсаў
Адкрыты доступ да матэрыялаў кар'еры, заданні і рэсурсы тэхналагічнай галіны навучальнай платформы.
Прафесійныя падзей і сеткавыя мерапрыемствы
Пазнаёмцеся з тэхналагічнымі спецыялістамі ў вашай галіне, каб атрымаць кар'ерныя парады і рэкамендацыі, а таксама магчымасць наладзіць сувязь з іншымі спецыялістамі ў нашых мерапрыемствах па кар'еры.
Сетка выпускнікоў
Звяжыцеся з аднакласнікамі і мінулымі выпускнікамі CLA, каб падзяліцца цікавым і адпаведным зместам, пачаць праніклівыя дыскусіі і падзяліцца адкрыццём працоўных месцаў, якія могуць быць цікавымі для выпускнікоў.
Чаму варта выбраць Code Labs Academy?
Кар'ерны коучынг 1-на-1
Персанальная падтрымка ад кар'ерных спецыялістаў: абнаўленне CV і LinkedIn, пробныя інтэрв'ю і стратэгія пошуку працы ў ІТ.
Праекты для партфоліа
Скончыце навучанне з GitHub-партфоліа рэальных праектаў, створаных на занятках і дапрацаваных па водгуках ментараў.
Праграма, арыентаваная на індустрыю
Навучальны план абнаўляецца штоквартальна, каб адпавядаць актуальнаму попыту ў AI, кібербяспецы і вэб-распрацоўцы.
Прызнаны сертыфікат
Падзяліцеся AZAV-акрэдытаваным сертыфікатам Code Labs Academy на LinkedIn, у CV і ў візавых заяўках.
Часта задаюць пытанні
Водгукі і гісторыі выпускнікоў Code Labs Academy
Я заўсёды шукаю новыя магчымасці для вывучэння найноўшых тэхналогій Data Science, і якасць кантэнту Code Labs Academy перасягнула мае чаканні. Калі вы захапляецеся тэхналогіямі і жадаеце прыкласці намаганні, гэты навучальны лагер адкрые перад вамі шл ...
Пасля атрымання ступені магістра ў галіне аналітыкі даных я імкнуўся пашырыць свае веды ў гэтай галіне з мэтай працягнуць кар'еру альбо ў навуцы даных, альбо ў аналізе. Аднак я сутыкнуўся з цяжкасцямі ў пошуку адказаў на свае пытанні, таму я пашукаў ...
Як частка навучальнага лагера па вэб-распрацоўцы, я павінен сказаць, што гэта перасягнула мае чаканні. Навучальны лагер сапраўды інтэрактыўны, вясёлы і пазнавальны. Я шмат чаму навучыўся дзякуючы сваім настаўнікам і ўсім, хто працуе за кадрам. Я вель ...
Адзін з лепшых спосабаў вывучыць навуку аб даных і машыннае навучанне, выдатныя выкладчыкі, якія заўсёды дапамагаюць вам зразумець і даюць больш ідэй і прыкладаў. Калі вы хочаце даведацца больш пра ML, CLA - лепшае месца.
Выкладчыкі выдатныя, талерантныя, матываваныя і вясёлыя. Працэс навучання праходзіць плаўна і весела, у вас ёсць месца, каб задаць свае пытанні і прыняць удзел. Але самае галоўнае, што яны рыхтуюць вас да практычнага свету, рэалізуючы і прадстаўляючы ...
Навучальны лагер па кібербяспецы, які я наведваў у 2022 годзе, навучыў мяне асновам разумення і навыкам, неабходным для кар'еры ў ІТ. Мой інструктар быў дасведчаны, цярплівы і заўсёды гатовы дапамагчы. Перад заканчэннем курса мне прапанавалі працаў ...
Гэта анлайнавы навучальны лагер з асінхроннымі курсамі, які можа адпавядаць любому студэнту з усяго свету. Я цаню той факт, што ён пастаўляецца з сертыфікатам у канцы пасля паспяховага завяршэння. Падводзячы вынік, гэта Bootcamp - гэта ўсё ў адным, ...
Курс вэб-распрацоўкі Code Labs Academy быў вельмі ўражлівым, гэта быў адзін з лепшых уражанняў у маім жыцці. Я настойліва рэкамендую прыняць удзел у гэтым навучальным лагеры, дзе вы не толькі навучыцеся вэб-распрацоўцы, але і атрымаеце парады па кар' ...
Баланс паміж тэорыяй і практыкай ідэальны, вы атрымліваеце магчымасць прымяніць тое, што вы даведаліся, у хатніх заданнях і рэальных праектах, якія разглядаюцца ТА. Я рэкамендую гэты навучальны лагер усім, хто хоча пачаць сваю кар'еру ў галіне Data S ...
Выкладчыкі і настаўнікі цудоўныя, прынамсі той, які быў у мяне. Мо навучыў мяне больш, чым усе мае настаўнікі за ўсё жыццё. Ён робіць усё ясным і заўсёды заахвочвае вас працягваць, нягледзячы на ўсе праблемы.
Не маючы тэхнічнага вопыту, ужо праз некалькі месяцаў я магу не толькі разумець складаныя машынныя мадэлі або мадэлі глыбокага навучання, але і самастойна распрацоўваць іх. Калі вы жадаеце змяніць кар'еру ў індустрыі тэхналогій, матываваныя і ў вас ё ...
