Lernen Sie maschinelles Lernen in 3 Monaten

Maschinelles Lernen ist zu einer hochgeschätzten Fähigkeit geworden, die in verschiedenen Sektoren eingesetzt wird (/blog/is-machine-learning-still-in-demand), beispielsweise im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der Unterhaltungsbranche. Es ermöglicht Unternehmen, komplexe Herausforderungen zu lösen, die Effizienz zu steigern und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Es kann eine Herausforderung sein, dieses Feld innerhalb eines begrenzten Zeitrahmens zu beherrschen. Aus diesem Grund erfreuen sich intensive dreimonatige Online-Bootcamps, wie sie von Code Labs Academy angeboten werden, großer Beliebtheit, um schnell Kernkonzepte und praktische Fähigkeiten in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und KI zu vermitteln.

Reichen 3 Monate, um maschinelles Lernen zu erlernen?

Um eine solide Grundlage im maschinellen Lernen zu schaffen und mit der Arbeit an echten Projekten zu beginnen, dauert es in der Regel nicht länger als drei Monate. Der Erwerb von Fachkenntnissen, insbesondere in fortgeschrittenen Themen wie neuronalen Netzen und Verarbeitung natürlicher Sprache, abgekürzt als NLP, erfordert möglicherweise zusätzliche Zeit und Erfahrung, aber die ersten drei Monate sind wertvoll für die Einführung wichtiger Konzepte und Fertigkeiten des maschinellen Lernens, die den Grundstein für kontinuierliches Lernen legen.

Warum ein Data Science- und KI-Bootcamp wählen?

Bootcamps bieten eine zielgerichtete und praxisorientierte Alternative zu herkömmlichen Studiengängen. Im Gegensatz zu langwierigen Studiengängen, die möglicherweise weniger relevante Fächer umfassen, priorisiert ein Data Science and AI Bootcamp Fähigkeiten, die direkt auf dem Arbeitsmarkt anwendbar sind. Ein dreimonatiges Bootcamp ist eine schnelle und effektive Möglichkeit für Technikbegeisterte, diejenigen, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, oder Personen, die sich beruflich verändern möchten. Einige der Hauptvorteile sind:

Zeiteffizienz: In nur 12 Wochen können Sie vom Anfänger zu jemandem werden, der in der Lage ist, Daten zu analysieren, Modelle zu erstellen und reale Projekte abzuwickeln.
Praktisches Lernen: Bootcamps konzentrieren sich stark auf praktische Erfahrungen und legen Wert auf den Aufbau und die Anwendung von Fähigkeiten durch die Lösung realer Herausforderungen.
Karriereunterstützung: Viele Bootcamps bieten Networking-Möglichkeiten, Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche und Unterstützung bei Lebensläufen im Bereich Data Science, um Ihnen den Übergang in die Technologiebranche zu erleichtern. Unter Code Labs Academy verbinden wir Sie außerdem mit unserem wachsenden Netzwerk an Einstellungspartnern, um Ihre Chancen auf einen schnellen Job zu erhöhen.

Voraussetzungen für ein Data Science- und KI-Bootcamp

Bevor Sie sich mit maschinellem Lernen und Datenwissenschaft befassen, ist es von Vorteil, über ein grundlegendes Verständnis bestimmter Fähigkeiten zu verfügen:

Python für Data Science und KI: Als die am weitesten verbreitete Sprache in diesen Bereichen wird Python für seine Benutzerfreundlichkeit und leistungsstarken Bibliotheken gefeiert. Grundlegende Programmierkonzepte wie Schleifen und Funktionen bieten einen soliden Ausgangspunkt.
Mathematik: Kernkonzepte des maschinellen Lernens, einschließlich linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitstheorie, können Ihr Verständnis von Datentransformationen und Algorithmen verbessern und den Lernprozess reibungsloser gestalten.

Was Sie in einem dreimonatigen Data Science- und KI-Bootcamp erwartet

Bootcamps beginnen in der Regel mit grundlegenden Konzepten und entwickeln sich schrittweise weiter, sodass die Teilnehmer immer schwierigere Aufgaben bewältigen können.

Monat 1: Aufbau eines starken Fundaments

Der erste Monat behandelt wichtige Tools, Sprachen und Konzepte:

Python-Grundlagen: Bootcamps beginnen normalerweise mit den Grundlagen von Python und konzentrieren sich auf Funktionen, Bibliotheken und Datenmanipulation, die alle für die Erstellung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen nützlich sind.
Datenverarbeitung: Es ist von grundlegender Bedeutung, zu lernen, mit großen Datensätzen umzugehen, sie zu bereinigen und für die Modellierung vorzubereiten. Die Teilnehmer erkunden Techniken zur Datenverarbeitung und -visualisierung mithilfe von Bibliotheken wie Pandas und NumPy.

Monat 2: Beherrschen von Algorithmen für maschinelles Lernen

Im zweiten Monat beginnen die Teilnehmer mit dem Erstellen und Testen von Modellen für maschinelles Lernen und erlernen gleichzeitig verschiedene Techniken. Sie konzentrieren sich zunächst auf überwachtes Lernen, bei dem Modelle anhand gekennzeichneter Daten trainiert werden. Dazu gehören Methoden wie die lineare Regression und die logistische Regression, die dabei helfen, Informationen zu klassifizieren und Vorhersagen zu treffen.

Sie erforschen auch fortgeschrittenere Modelle wie Random Forests und Support Vector Machines, die beim Treffen komplexer Entscheidungen beim maschinellen Lernen beliebt sind.

Beim unbeaufsichtigten Lernen arbeiten die Teilnehmer mit Daten, die keine Labels haben. Dabei nutzen sie Methoden wie PCA, Hauptkomponentenanalyse und K-Means-Clustering, um Muster zu finden oder ähnliche Elemente in den Daten zu gruppieren. Durch die Arbeit mit realen Datensätzen können die Teilnehmer sehen, wie diese Techniken auf reale Probleme angewendet werden können.

Monat 3: Fortgeschrittene Techniken und Capstone-Projekt

Die Teilnehmer wenden alles an, was sie im letzten Monat in einem Abschlussprojekt mithilfe fortgeschrittener maschineller Lerntechniken gelernt haben. Dazu gehören künstliche neuronale Netze zur Vertiefung des Deep Learning, rekurrente neuronale Netze zur Verarbeitung sequenzieller Daten und Faltungs-Neuronale Netze zur Bildverarbeitung. Die Entwicklung von Anwendungen wie Chatbots und Sprachübersetzungssystemen basiert auf der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Capstone-Projekt ermöglicht es den Teilnehmern, an einem komplexen realen Problem zu arbeiten, beispielsweise der Erstellung eines Bildverarbeitungsmodells oder eines Empfehlungssystems. Während des Bootcamps Code Labs Academy führen Mentoren die Teilnehmer durch dieses Projekt und stellen sicher, dass es sowohl anspruchsvoll als auch für ihr Portfolio geeignet ist.

Code Labs Academys Data Science- und KI-Bootcamp

Für Personen, die schnell in die Datenwissenschaft und KI eintauchen möchten, bietet Code Labs Academy ein praxisorientiertes, projektorientiertes Online-Bootcamp-Erlebnis. Zu den Hauptmerkmalen gehören:

Karriereunterstützung: Code Labs Academy bietet individuelles Karrierecoaching, das Verfassen von Lebensläufen und die Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche, um den Teilnehmern zu helfen, auf dem Arbeitsmarkt erfolgreich zu sein. Dieser Service steht allen Teilnehmern vom ersten Tag bis 6 Monate nach dem Abschluss zur Verfügung.
Kleine Klassengrößen: Bei kleineren Gruppen erhalten die Teilnehmer eine persönlichere Betreuung, was eine intensive Betreuung und Betreuung gewährleistet.
Projektbasiertes Lernen: Der Fokus auf praktische Anwendung durch die Flipped-Classroom-Methode stattet Absolventen mit einem Portfolio abgeschlossener realer Projekte aus.
Lernflexibilität: Das Bootcamp umfasst Live-Sitzungen mit Dozenten, Zeit zum Selbststudium und zusätzliche Unterstützungssitzungen. Wenn Sie sich bezüglich des schnellen Tempos nicht sicher sind und glauben, dass Sie mehr Zeit benötigen, um sich darauf vorzubereiten, ist das Bootcamp auch in Teilzeit über 6 Monate verfügbar.

Weiterlernen nach einem Bootcamp

Der Abschluss eines Bootcamps ist nur der Anfang. Um in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und KI wettbewerbsfähig zu bleiben, ist kontinuierliche Weiterbildung wertvoll. Absolventen können sich weiter mit fortgeschrittenen Themen wie Reinforcement Learning befassen oder an Wettbewerben für maschinelles Lernen auf Plattformen wie Kaggle teilnehmen, die hervorragende Möglichkeiten zum Üben und zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten bieten. Die Zusammenarbeit mit der Data-Science-Community kann auch dazu beitragen, Ihr berufliches Netzwerk zu erweitern und Ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein dreimonatiges Data Science- und KI-Bootcamp eine schnelle und praktische Möglichkeit bietet, die Grundlagen zu erlernen. Dieses Intensivprogramm vermittelt den Teilnehmern das Wissen, die praktische Erfahrung und das Selbstvertrauen, um in den dynamischen Bereichen der künstlichen Intelligenz und Datenwissenschaft erfolgreich zu sein, unabhängig davon, ob sie sich beruflich verändern, sich weiterbilden oder in den Technologiesektor einsteigen.

Code Labs Academy: Ihr Partner bei der Beherrschung von Machine Learning für reale Auswirkungen.