Bootcamp für Datenwissenschaft und KI

Was ist Data Science und KI?

Datenwissenschaft und KI stehen an der Spitze der Innovation und konzentrieren sich auf die Entwicklung intelligenter Systeme, um komplexe Herausforderungen zu lösen und Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.

Was werden Sie gewinnen?

Data Science kombiniert statistische Analyse, Programmierung und Domänenwissen, um Trends zu verstehen und vorherzusagen. Indem Sie eine datenwissenschaftliche Grundlage schaffen, können Sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Künstliche Intelligenz hingegen ermöglicht es Computern, zu lernen und Entscheidungen zu treffen, indem sie die menschliche Intelligenz nachahmt. Dies führt zu immer mehr Fortschritten in der Robotik, selbstfahrenden Autos und personalisierten Empfehlungen. Da Unternehmen Daten und KI nutzen, um Abläufe zu optimieren, werden Experten auf diesen Gebieten unverzichtbar.

Möchten Sie eine Karriere in diesem begehrten Bereich starten?

Das Data Science Bootcamp der Code Labs Academy lässt Sie Teil der Zukunft der Technologie werden und eröffnet spannende Karrierewege in diesem florierenden Bereich.

• Problemidentifizierung: Wählen Sie ein reales Problem, das für Ihre Branche oder Ihr Interessengebiet relevant ist. Definieren Sie den Projektumfang und die Ziele klar und heben Sie hervor, wie fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken die Lösung verbessern könnten.
• Datenerfassung und Vorverarbeitung: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, bereinigen Sie sie und verarbeiten Sie sie vor Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und Inkonsistenzen. Stellen Sie sicher, dass die Daten für Deep-Learning-Modelle geeignet sind, einschließlich Normalisierung und Erweiterung, falls erforderlich.
• Explorative Datenanalyse (EDA): Führen Sie Datenvisualisierung und statistische Analysen durch, um Trends, Korrelationen, und Erkenntnisse. Verfeinern Sie Ihre Projektausrichtung basierend auf EDA-Ergebnissen und berücksichtigen Sie dabei die Eignung für Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs oder Transformer.
• Modellbildung und -bewertung: Entwickeln und trainieren Sie Modelle für maschinelles Lernen, unter Einbeziehung fortschrittlicher Deep-Learning-Techniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilddaten, Recurrent Neural Networks (RNNs) oder LSTMs für Zeitreihen- oder Sequenzdaten oder Transformatormodelle für NLP-Aufgaben. Bewerten Sie die Modellleistung mithilfe von Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf oder AUC und wenden Sie Hyperparameter-Tuning an, um Deep-Learning-Modelle zu optimieren.
• Bereitstellung und Präsentation: Stellen Sie das endgültige Modell mithilfe von Web-Frameworks bereit, APIs oder cloudbasierte Dienste, die die Skalierbarkeit für Deep-Learning-Modelle gewährleisten. Präsentieren Sie Ihre Erkenntnisse, Modellleistung und geschäftlichen oder realen Auswirkungen den Stakeholdern in einem professionellen Umfeld.