Hvorfor lære datavidenskab og kunstig intelligens?
Hvad er Data Science & AI?
Datavidenskab og kunstig intelligens er på forkant med innovation og fokuserer på at udvikle intelligente systemer til at løse komplekse udfordringer og transformere data til værdifuld indsigt.
Hvad vil du vinde?
Datavidenskab kombinerer statistisk analyse, programmering og domæneviden for at forstå og forudsige tendenser. Ved at etablere et fundament inden for datavidenskab kan du konvertere data til brugbar indsigt, der hjælper virksomheder med at træffe informerede beslutninger.
Kunstig intelligens giver på den anden side computere mulighed for at lære og træffe beslutninger ved at efterligne menneskelig intelligens. Dette fører til flere og flere fremskridt inden for robotteknologi, selvkørende biler og personlige anbefalinger. Efterhånden som virksomheder udnytter data og kunstig intelligens til at optimere driften, bliver eksperter på disse områder vigtige.
Kunne du tænke dig at starte en karriere inden for dette meget eftertragtede felt?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp får dig til at blive en del af fremtidens teknologi og åbner op for spændende karriereveje inden for det blomstrende felt.
Transformativ Datavidenskab og kunstig intelligens Bootcamp for karrierevækst
Start på et 500-timers program, der tænder din Datavidenskab og kunstig intelligens karriere.
Oplev en karriereændrende rejse med vores omfattende [KURSUS] Bootcamp. Dette intensive 500-timers program, inklusive forberedende enheder for at sikre et positivt kickoff, er omhyggeligt designet til at drive din karriere i Datavidenskab og kunstig intelligens fremad. Mestre essentielle færdigheder og få uvurderlig ekspertise for at trives i Datavidenskab og kunstig intelligens landskabet. Løft dine karrieremuligheder og dyk ned i Datavidenskab og kunstig intelligens dynamiske verden med vores fordybende program.
Hvad du vil lære
Coacher dig gennem et særligt kurateret læseplan designet til at tage dig fra "bare nysgerrig" til "fuldt certificeret" i datavidenskab på så få som 12 uger (fuld tid).
Fundament
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git og GitHub, Lineær Algebra, Sandsynligheder og Statistik.
Dataanalyse
Dataanalyse, dataforberedelse, datavisualisering og dataudforskning.
Klassisk maskinlæring
Machine Learning, Supervised and Unsupervised learning, ML model enhancement, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines and Classification.
Dyb læring
Neurale netværk (implementering, fejlfinding og optimering), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras og Scikit-Learn.
Naturlig sprogbehandling
Tekstkodning til NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Attention Mechanisms, Transformer Model og chatbot-bygning.
Har du brug for flere detaljer?
Download vores pensum
Kapitel 0: Pre-Work
Data science har været en af de mest prestigefyldte karrierer i de senere år. Det involverer håndtering af data, rensning af dem, evaluering af dem og udvikling af maskinlæringsmodeller til at forudsige udfald af begivenheder. I dette kapitel vil vi dække grundlaget for datavidenskab for at gøre dig klar til at begynde din læringsrejse.
Introduktion til Python
- Python sprog og historie
- Det grundlæggende i Python
- Grundlæggende datastrukturer i Python
- Klasser og objekter
- Moduler og pakker
- Input/Output
- Fejl og undtagelser
Miljøer
- Python miljøer
- Anaconda
- Jupyter notesbøger
SQL og databaser
- Grundlæggende SQL
- SQL-forespørgsler
Lineær algebra
- Skalarer og vektorer
- Matricer
- Normer
Git og GitHub
- Introduktion til versionskontrol
- Workflow
- Inspicering af depoter
- Fortryd ændringer
- Henter og trækker ændringer
- Skub ændringer
Projekt: Kurvetilpasning
- Dette projekt handler om at løse problemet med 'Kurvetilpasning', som går ud på at finde den bedste kurveligning, der passer til et givent datasæt. Den vil guide dig gennem et eksempel på dette problem og er opdelt i sektioner, hvor hver sektion vil øve dig i brugen af grundlæggende begreber som OOP, SQL, Lineær Algebra og den endelige Machine learning-workflow.
Hvad du skal bruge
Du behøver ingen forudgående kvalifikationer inden for datalogi eller programmering for at deltage i vores bootcamp. Vi forudsætter ingen forhåndsviden og vil guide dig gennem det grundlæggende i de første par uger, og sikre, at du bygger et stærkt fundament fra bunden. Uanset om du er ny på feltet eller leder efter et karriereskifte, er vores program designet til at få dig hurtigt og sikkert i gang
Afsluttende projekt
Det afsluttende projekt giver dig chancen for at sætte din bootcamp viden og nyerhvervede færdigheder på prøve i et dynamisk, praktisk miljø. Det er en mulighed for at skabe noget ægte, fremvise dine tekniske evner og udvikle et projekt, der vil være en vigtig del af din professionelle portefølje. Det giver dig mulighed for at udtrykke din kreativitet og fremhæve, hvor meget du har udviklet dig gennem din bootcamp-oplevelse.
Derudover er det afsluttende projekt designet til at replikere de udfordringer, du vil støde på i et rigtigt techjob, så du kan fremvise dine færdigheder i at løse komplekse problemer og ruste dig til forventningerne til din fremtidige karriere.
- Problemidentifikation: Vælg et problem i den virkelige verden, der er relevant for din branche eller interesseområde. Definer tydeligt projektets omfang og mål, og fremhæver, hvordan avancerede deep learning-teknikker kunne forbedre løsningen.
- Dataindsamling og forbehandling: Indsaml data fra forskellige kilder, rengør og forbehandle dem til håndtere manglende værdier, outliers og uoverensstemmelser. Sørg for, at dataene er egnede til deep learning-modeller, inklusive normalisering og forstærkning, hvis det er nødvendigt.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Udfør datavisualisering og statistisk analyse for at identificere tendenser, korrelationer, og indsigter. Forfin din projektretning baseret på EDA-resultater, mens du overvejer egnetheden til deep learning-arkitekturer som CNN'er, RNN'er eller transformere.
- Modelopbygning og -evaluering: Udvikl og træne maskinlæringsmodeller, der inkorporerer avancerede deep learning-teknikker såsom Convolutional Neural Networks (CNN'er) til billeddata, Recurrent Neural Networks (RNN'er) eller LSTM'er til tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller til NLP-opgaver. Evaluer modellens ydeevne ved hjælp af metrics som nøjagtighed, præcision, genkaldelse eller AUC, og anvend hyperparameterjustering for at optimere deep learning-modeller.
- Implementering og præsentation: Implementer den endelige model ved hjælp af web-rammer., API'er eller cloud-baserede tjenester, der sikrer skalerbarhed til modeller for dyb læring. Præsenter dine resultater, modelpræstationer og virksomheds- eller virkelighedspåvirkning for interessenter i et professionelt miljø.
Hvorfor lære med os?
- Hurtig.
- Små klassestørrelser.
- 1:1 karrierecoaching individuelt tilpasset dine erfaringer og mål.
- Fjern-første læring, hvor som helst i verden.
Læringsfællesskab
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Lærerkendskab*
5/5
Industrirelevans*
Oplev skræddersyede finansieringsløsninger til din rejse
Adgang til vores bootcamps bør ikke hindres af økonomi. Vi fornyer os løbende for at strømline betalinger og finansieringsmuligheder for din bekvemmelighed.
Udforsk en række finansieringsmuligheder designet til at passe til dine behov. Vi er forpligtet til at bryde økonomiske barrierer og sikre, at intet står mellem dig og vores transformative bootcamps. Vores løbende indsats sigter mod at forenkle betalingsprocesser, hvilket gør det nemmere for dig at finansiere dine uddannelsesønsker.
Lås op for den perfekte finansieringsløsning, der er skræddersyet til dig. Udforsk vores forskellige muligheder, og begynd let på din læringsrejse. Lad ikke økonomiske begrænsninger holde dig tilbage fra at realisere dit potentiale – find din ideelle finansieringsmulighed i dag.
Leder du efter teknisk talent til din virksomhed?
Løft dine teams med Code Labs Academys virksomhedsuddannelse, eller ansæt vores dygtige alumner for Cybersikkerhed, Data Science & AI, UX/UI Design og Webudvikling i dag.
Frigør potentialet for din arbejdsstyrke med Code Labs Academys skræddersyede virksomhedstræningsprogrammer. Vores ekspertledede sessioner styrker dine teams med banebrydende tekniske færdigheder, hvilket øger produktiviteten og innovationen i din virksomhed.
Alternativt kan du udnytte vores pulje af gennemførte cybersikkerhed, data, UX/UI-design og alumner for webudvikling. Vores kandidater er udstyret med den nyeste brancheekspertise, klar til at bidrage til dine projekter og skabe succes for din virksomhed. Styrk din virksomhed med førsteklasses tekniske færdigheder gennem Code Labs Academys virksomhedsuddannelse eller ved ansætter vores dygtige alumner.
Kontakt os i dag for at transformere dine teams og drive din virksomhed fremad.
Kommende Bootcamps
Kohortelanceringer af åben datavidenskab-kursus, vi har på vej. Vælg din foretrukne dato og campustype for at lære mere.
Ofte stillede spørgsmål
Har du stadig spørgsmål?
Hvis du har flere spørgsmål, kan du sende os en e-mail på hello@codelabsacademy.com eller bestil et opkald med en af vores læringsspecialister. Vi vil med glæde give mere information og besvare eventuelle specifikke spørgsmål, du har om bootcampen eller ansøgningsprocessen.
Jobstatistik
Der er omkring 1,7 millioner åbne tech-stillinger på verdensplan i 2024
Europa
- Tech Jobs i Europa, tallet runder ud på 960.000
- Antallet af mennesker beskæftiget som IT-professionelle (IKT) i Europa er steget med omkring 75 procent i løbet af de sidste to årtier, da digitale teknologier og tjenester er blevet en mere vital del af den europæiske økonomi (Kilde)
- Fra 2021 arbejder næsten ni millioner mennesker direkte som ikt-professionelle i fagforeningen, hvor Tyskland leverer over to millioner af disse fagfolk og Frankrig leverer 1,25 millioner. Andre fremtrædende lande for IKT-industrien omfatter Italien, Spanien, Holland, Polen og Sverige. (Kilde)
- Blandt alle tekniske jobopslag søgte 54% kandidater med 0 til 2 års erhvervserfaring. Jobopslag var vidt spredt geografisk, med det største antal i Tyskland (639.278), Polen (450.391) og Frankrig (280.681). (Kilde)
- CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , baseret på analysen af data indsamlet af US Bureau of Labor Statistics, forventer, at den tekniske arbejdsstyrke vil vokse dobbelt så hurtigt som den samlede amerikanske arbejdsstyrke fra 2022 til 2032. Dette svarer til omkring 350.000 nye tech-job, der skabes årligt for at imødekomme udskiftningsbehov og imødekomme industriens ekspansion. (Kilde)
Europæiske Tech Hiring Trends
Denne graf indikerer en betydeligt større efterspørgsel efter softwareudviklingsroller sammenlignet med andre teknologikategorier, med systemanalyse og cybersikkerhed som den næstmest efterspurgte kategori.
- 0-2 års erfaring: 35% af jobåbninger
- 3-10 års erfaring: 10% af jobåbninger
- 11+ års erfaring: 13% af jobåbninger
- Ikke specificeret: 42% af jobåbninger
Den største kategori er "Ikke specificeret" med 42 %, hvilket tyder på, at mange jobopslag ikke udtrykkeligt angiver den nødvendige erfaring. Blandt dem, der gør det, er der en klar præference for entry-level-stillinger (0-2 år), som udgør 35% af åbningerne.
Code Labs Academy © 2024 Alle rettigheder forbeholdes.