Bootcamp de ciència de dades i IA

Què és Data Science i IA?

La ciència de dades i la IA estan a l'avantguarda de la innovació, centrant-se en el desenvolupament de sistemes intel·ligents per resoldre reptes complexos i transformar les dades en coneixements valuosos.

Què guanyaràs?

La ciència de dades combina l'anàlisi estadística, la programació i el coneixement del domini per entendre i predir tendències. En establir una base en ciència de dades, podeu convertir les dades en coneixements útils que ajudin les empreses a prendre decisions informades.

La intel·ligència artificial, en canvi, permet als ordinadors aprendre i prendre decisions imitant la intel·ligència humana. Això està donant lloc a més i més avenços en robòtica, cotxes autònoms i recomanacions personalitzades. A mesura que les empreses aprofiten les dades i la IA per optimitzar les operacions, els experts en aquests camps esdevenen essencials.

T'agradaria començar una carrera en aquest àmbit tan sol·licitat?

El Code Labs Academy Data Science Bootcamp et fa formar part del futur de la tecnologia i t'obre itineraris professionals emocionants en un camp pròsper.

• Identificació del problema: trieu un problema del món real rellevant per al vostre sector o camp d'interès. Definiu clarament l'abast i els objectius del projecte, destacant com les tècniques d'aprenentatge profund avançades podrien millorar la solució.
• Recollida i preprocessament de dades: Recolliu dades de diverses fonts, netegeu-les i preprocesseu-les per gestionar els valors que falten, els valors atípics i les inconsistències. Assegureu-vos que les dades siguin adequades per als models d'aprenentatge profund, inclosa la normalització i l'augment si cal.
• Anàlisi exploratòria de dades (EDA): Realitzeu visualitzacions de dades i anàlisis estadístics per identificar tendències, correlacions, i coneixements. Perfeccioneu la direcció del vostre projecte en funció de les conclusions de l'EDA, tot i que considereu la idoneïtat per a arquitectures d'aprenentatge profund com CNN, RNN o transformadors.
• Construcció i avaluació de models: desenvolupa i entrena models d'aprenentatge automàtic., incorporant tècniques avançades d'aprenentatge profund com les xarxes neuronals convolucionals (CNN) per a dades d'imatge, xarxes neuronals recurrents (RNN) o LSTM per a dades de sèries temporals o seqüències, o models de transformador per a tasques de PNL. Avalueu el rendiment del model mitjançant mètriques com ara la precisió, la precisió, la memòria o l'AUC, i apliqueu l'ajustament d'hiperparàmetres per optimitzar els models d'aprenentatge profund.
• Implementació i presentació: implementeu el model final mitjançant marcs web., API o serveis basats en núvol, que garanteixen l'escalabilitat dels models d'aprenentatge profund. Presenta les teves troballes, el rendiment del model i l'impacte empresarial o real als grups d'interès en un entorn professional.