Transformative Навука аб даных і штучны інтэлект Навучальны лагер для кар'ернага росту
Пачніце 500-гадзінную праграму, якая дасць пачатак вашай кар'еры Навука аб даных і штучны інтэлект.
Паспрабуйце падарожжа, якое зменіць кар'еру, з нашым комплексным Навука аб даных і штучны інтэлект Bootcamp. Гэтая інтэнсіўная 500-гадзінная праграма, уключаючы падрыхтоўчыя блокі для забеспячэння станоўчага старту, старанна распрацавана, каб прасоўваць вашу кар'еру ў Навука аб даных і штучны інтэлект наперад. Авалодайце неабходнымі навыкамі і атрымайце неацэнны вопыт, каб квітнець ў ландшафце Навука аб даных і штучны інтэлект. Павялічце свае перспектывы кар'ернага росту і акуніцеся ў дынамічны свет Навука аб даных і штучны інтэлект з дапамогай нашай захапляльнай праграмы.
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.
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*
Адкрыйце для сябе спецыяльныя фінансавыя рашэнні для вашага падарожжа
Доступу да нашых навучальных лагераў не павінны перашкаджаць фінансы. Мы пастаянна ўносім інавацыі, каб спрасціць плацяжы і варыянты фінансавання для вашага зручнасці.
Вывучыце шэраг варыянтаў фінансавання, распрацаваных у адпаведнасці з вашымі патрэбамі. Мы імкнемся зламаць фінансавыя бар'еры, гарантуючы, што нішто не будзе стаяць паміж вамі і нашымі пераўтваральнымі навучальнымі лагерамі. Нашы пастаянныя намаганні накіраваны на спрашчэнне працэсаў аплаты, што палягчае вам фінансаванне вашых адукацыйных памкненняў.
Адкрыйце для сябе ідэальнае фінансавае рашэнне. Азнаёмцеся з нашымі разнастайнымі варыянтамі і з лёгкасцю адпраўляйцеся ў навучальны шлях. Не дазваляйце фінансавым абмежаванням перашкаджаць вам рэалізаваць свой патэнцыял — знайдзіце ідэальны варыянт фінансавання сёння.
Шукаеце тэхнічны талент для вашага прадпрыемства?
Удасканальвайце свае каманды з дапамогай карпаратыўнага навучання Code Labs Academy або найміце нашых кваліфікаваных выпускнікоў, якія спецыялізуюцца на кібербяспецы, навуцы даных і AI, UX/UI Design і вэб-распрацоўцы.
Раскрыйце патэнцыял сваёй працоўнай сілы з дапамогай індывідуальных праграм карпаратыўнага навучання Code Labs Academy. Нашы сеансы пад кіраўніцтвам экспертаў пашыраюць магчымасці вашых каманд з перадавымі тэхнічнымі навыкамі, павышаючы прадукцыйнасць і інавацыі на вашым прадпрыемстве.
У якасці альтэрнатывы вы можаце далучыцца да нашага пулу дасведчаных выпускнікоў у галіне кібербяспекі, даных, UX/UI дызайну і вэб-распрацоўкі. Нашы выпускнікі валодаюць найноўшымі галіновымі навыкамі, гатовымі ўнесці свой уклад у вашы праекты і спрыяць поспеху вашага прадпрыемства. Дайце вашаму прадпрыемству першакласныя веды ў галіне тэхналогій праз карпаратыўнае навучанне або наём нашых дасведчаных выпускнікоў.
Звяжыцеся сёння, каб пераўтварыць свае каманды і прасунуць свой бізнес наперад.
Бліжэйшыя навучальныя курсы
Набліжаюцца запускі кагорты курсаў па навуцы адкрытых дадзеных. Выберыце жаданую дату і тып кампуса, каб даведацца больш.
Часта задаюць пытанні
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)
Code Labs Academy © 2024 Усе правы абароненыя.