Η μηχανική μάθηση έχει γίνει μια πολύτιμη δεξιότητα, εφαρμόζεται σε διάφορους τομείς όπως το λιανικό εμπόριο, η υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά και η ψυχαγωγία. Επιτρέπει στις εταιρείες να επιλύουν πολύπλοκες προκλήσεις, να αυξάνουν την αποτελεσματικότητα και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις με βάση δεδομένα. Η εκμάθηση αυτού του τομέα εντός περιορισμένου χρονικού πλαισίου μπορεί να είναι δύσκολη. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα εντατικά διαδικτυακά bootcams διάρκειας 3 μηνών, όπως αυτά που προσφέρει ο Code Labs Academy, έχουν κερδίσει δημοτικότητα για τη γρήγορη μετάδοση βασικών εννοιών και πρακτικών δεξιοτήτων στη μηχανική μάθηση, την επιστήμη δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη.
Είναι 3 μήνες αρκετοί για να μάθετε Μηχανική Μάθηση;
Για να δημιουργηθεί μια σταθερή βάση στη μηχανική μάθηση και να αρχίσει να εργάζεται σε πραγματικά έργα, συνήθως δεν χρειάζεται περισσότερος από 3 μήνες. Η απόκτηση τεχνογνωσίας, ειδικά σε προηγμένα θέματα όπως τα νευρωνικά δίκτυα και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, που συντομογραφείται ως NLP, μπορεί να απαιτεί επιπλέον χρόνο και εμπειρία, αλλά οι αρχικοί 3 μήνες είναι πολύτιμοι για την εισαγωγή βασικών εννοιών και δεξιοτήτων μηχανικής μάθησης που θέτουν το έδαφος για συνεχή μάθηση.
Γιατί να επιλέξετε ένα Data Science και AI Bootcamp;
Τα Bootcamps προσφέρουν μια εστιασμένη και πρακτική εναλλακτική στα παραδοσιακά προγράμματα σπουδών. Σε αντίθεση με τα μακρά προγράμματα σπουδών που μπορεί να περιλαμβάνουν λιγότερο σχετικά θέματα, ένα data Science and AI bootcamp δίνει προτεραιότητα στις δεξιότητες που ισχύουν άμεσα στην αγορά εργασίας. Ένα bootcamp διάρκειας 3 μηνών είναι ένας γρήγορος και αποτελεσματικός τρόπος για τους λάτρεις της τεχνολογίας, όσους θέλουν να επεκτείνουν τις δεξιότητές τους ή άτομα που αλλάζουν καριέρα για να ξεκινήσουν. Μερικά από τα κύρια πλεονεκτήματα είναι:
-
Επιδοτικότητα χρόνου: Σε μόλις 12 εβδομάδες, μπορείτε να εξελιχθείτε από αρχάριος σε κάποιον ικανό να αναλύει δεδομένα, να δημιουργεί μοντέλα και να χειρίζεται έργα στον πραγματικό κόσμο.
-
Πρακτική μάθηση: Με ιδιαίτερη έμφαση στην πρακτική εμπειρία, τα bootcamps δίνουν έμφαση στην οικοδόμηση και στην εφαρμογή δεξιοτήτων λύνοντας προκλήσεις του πραγματικού κόσμου.
-
Υποστήριξη σταδιοδρομίας: Πολλά bootcamps προσφέρουν ευκαιρίες δικτύωσης, προετοιμασία συνεντεύξεων και βοήθεια για το βιογραφικό της επιστήμης δεδομένων για να διευκολύνουν τη μετάβασή σας στον κλάδο της τεχνολογίας. Στο Code Labs Academy θα σας συνδέσουμε επίσης με το αναπτυσσόμενο δίκτυο συνεργατών προσλήψεων, προκειμένου να αυξήσουμε τις πιθανότητές σας να βρείτε γρήγορα δουλειά.
Προϋποθέσεις για Data Science και AI Bootcamp
Πριν βουτήξετε στη μηχανική μάθηση και την επιστήμη δεδομένων, είναι ωφέλιμο να έχετε μια βασική κατανόηση ορισμένων δεξιοτήτων:
-
Python for Data Science και AI: Ως η πιο ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα σε αυτούς τους τομείς, η Python φημίζεται για τη φιλικότητα προς τον χρήστη και τις ισχυρές βιβλιοθήκες της. Οι βασικές έννοιες προγραμματισμού όπως οι βρόχοι και οι συναρτήσεις παρέχουν ένα σταθερό σημείο εκκίνησης.
-
Μαθηματικά: Οι βασικές έννοιες στη μηχανική μάθηση, συμπεριλαμβανομένης της γραμμικής άλγεβρας, του λογισμού και της θεωρίας πιθανοτήτων, μπορούν να βοηθήσουν στην κατανόηση των μετασχηματισμών δεδομένων και των αλγορίθμων, κάνοντας το ταξίδι μάθησης πιο ομαλό.
Τι να περιμένετε σε ένα 3-μηνο Data Science και AI Bootcamp
Τα bootcamps συνήθως ξεκινούν με βασικές έννοιες και προχωρούν σταδιακά, επιτρέποντας στους συμμετέχοντες να αντιμετωπίσουν όλο και πιο δύσκολες εργασίες.
Μήνας 1: Χτίζοντας ένα ισχυρό θεμέλιο
Ο πρώτος μήνας καλύπτει σημαντικά εργαλεία, γλώσσες και έννοιες:
-
Βασικές αρχές Python: Τα bootcamps ξεκινούν συνήθως με τα βασικά της Python, εστιάζοντας σε συναρτήσεις, βιβλιοθήκες και χειρισμό δεδομένων, όλα χρήσιμα για τη δημιουργία και την αξιολόγηση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
-
Επεξεργασία δεδομένων: Η εκμάθηση χειρισμού μεγάλων συνόλων δεδομένων, καθαρισμού και προετοιμασίας τους για μοντελοποίηση είναι θεμελιώδης. Οι συμμετέχοντες εξερευνούν τεχνικές επεξεργασίας και οπτικοποίησης δεδομένων χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες όπως το Pandas και το NumPy.
Μήνας 2: Κατοχή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης
Τον δεύτερο μήνα, οι συμμετέχοντες αρχίζουν να κατασκευάζουν και να δοκιμάζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης ενώ μαθαίνουν διαφορετικές τεχνικές. Αρχικά επικεντρώνονται στην εποπτευόμενη μάθηση, όπου τα μοντέλα εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας δεδομένα με ετικέτα. Αυτό περιλαμβάνει μεθόδους όπως η γραμμική παλινδρόμηση και η λογιστική παλινδρόμηση, που βοηθούν στην ταξινόμηση των πληροφοριών και στην πραγματοποίηση προβλέψεων.
Εξερευνούν επίσης πιο προηγμένα μοντέλα, όπως τα Random Forests και τα Support Vector Machines, τα οποία είναι δημοφιλή για τη λήψη σύνθετων αποφάσεων στη μηχανική εκμάθηση.
Στην μάθηση χωρίς επίβλεψη, οι συμμετέχοντες εργάζονται με δεδομένα που δεν έχουν ετικέτες. Εδώ, χρησιμοποιούν μεθόδους όπως PCA, ανάλυση κύριου στοιχείου και ομαδοποίηση K-means για να βρουν μοτίβα ή να ομαδοποιήσουν παρόμοια στοιχεία στα δεδομένα. Δουλεύοντας με πραγματικά σύνολα δεδομένων, οι συμμετέχοντες μπορούν να δουν πώς αυτές οι τεχνικές εφαρμόζονται σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου.
Μήνας 3: Προηγμένες τεχνικές και Capstone Project
Οι συμμετέχοντες εφαρμόζουν όλα όσα έμαθαν σε ένα τελικό έργο χρησιμοποιώντας προηγμένες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης τον τελευταίο μήνα. Αυτό περιλαμβάνει τεχνητά νευρωνικά δίκτυα για εμβάθυνση στη βαθιά μάθηση, επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα για την επεξεργασία διαδοχικών δεδομένων και συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα για επεξεργασία εικόνας. Η ανάπτυξη εφαρμογών όπως τα chatbot και τα συστήματα μετάφρασης ομιλίας βασίζεται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Το έργο capstone επιτρέπει στους συμμετέχοντες να εργαστούν σε ένα σύνθετο πραγματικό πρόβλημα, όπως η δημιουργία ενός μοντέλου επεξεργασίας εικόνας ή ενός συστήματος συστάσεων. Κατά τη διάρκεια του bootcamp Code Labs Academy, οι μέντορες καθοδηγούν τους συμμετέχοντες σε αυτό το έργο, διασφαλίζοντας ότι είναι ταυτόχρονα προκλητικό και κατάλληλο για τα χαρτοφυλάκια τους.
Code Labs Academy's Data Science και AI Bootcamp
Για άτομα που επιθυμούν να βουτήξουν γρήγορα στην επιστήμη δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη, το Code Labs Academy προσφέρει μια πρακτική, προσανατολισμένη στο έργο, διαδικτυακή εμπειρία bootcamp. Τα κύρια χαρακτηριστικά περιλαμβάνουν:
-
Υποστήριξη σταδιοδρομίας: Ο Code Labs Academy προσφέρει ατομική καθοδήγηση σταδιοδρομίας, σύνταξη βιογραφικού και προετοιμασία συνέντευξης για να βοηθήσει τους συμμετέχοντες να επιτύχουν στην αγορά εργασίας. Αυτή η υπηρεσία είναι διαθέσιμη σε όλους τους συμμετέχοντες από την 1η ημέρα έως τους 6 μήνες μετά την αποφοίτηση.
-
Μεγέθη Μικρών Τάξεων: Με μικρότερες ομάδες, οι συμμετέχοντες λαμβάνουν πιο εξατομικευμένη προσοχή, εξασφαλίζοντας εντατική καθοδήγηση και καθοδήγηση.
-
Μάθηση βάσει έργου: Η εστίαση στην πρακτική εφαρμογή μέσω της μεθόδου της ανατρεπόμενης τάξης εξοπλίζει τους αποφοίτους με ένα χαρτοφυλάκιο ολοκληρωμένων έργων πραγματικού κόσμου.
-
Ευελιξία μάθησης: Το bootcamp περιλαμβάνει ζωντανές συνεδρίες με εκπαιδευτές, χρόνο για αυτοδιδασκαλία και συνεδρίες υποστήριξης επιπλέον βοήθειας. Εάν δεν είστε σίγουροι για τον γρήγορο ρυθμό και πιστεύετε ότι χρειάζεστε περισσότερο χρόνο για να προσεγγίσετε, το bootcamp είναι επίσης διαθέσιμο με μερική απασχόληση για 6 μήνες.
Συνεχιζόμενη μάθηση μετά από ένα Bootcamp
Η ολοκλήρωση ενός bootcamp είναι μόνο η αρχή. Για να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί στους τομείς της μηχανικής μάθησης, της επιστήμης δεδομένων και της τεχνητής νοημοσύνης, η συνεχής εκπαίδευση είναι πολύτιμη. Οι απόφοιτοι μπορούν να συνεχίσουν σε προχωρημένα θέματα όπως η Ενισχυτική Μάθηση ή να συμμετάσχουν σε διαγωνισμούς μηχανικής μάθησης σε πλατφόρμες όπως η Kaggle, που προσφέρουν εξαιρετικές ευκαιρίες για εξάσκηση και βελτίωση δεξιοτήτων. Η ενασχόληση με την κοινότητα της επιστήμης δεδομένων μπορεί επίσης να βοηθήσει στην επέκταση του επαγγελματικού σας δικτύου και στη βελτίωση των δεξιοτήτων σας.
Εν κατακλείδι, ένα 3μηνο bootcamp επιστήμης δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης παρέχει έναν γρήγορο και πρακτικό τρόπο για να μάθετε τα βασικά. Αυτό το εντατικό πρόγραμμα παρέχει στους συμμετέχοντες τη γνώση, την πρακτική εμπειρία και την αυτοπεποίθηση να επιτύχουν στους δυναμικούς τομείς της τεχνητής νοημοσύνης και της επιστήμης δεδομένων, είτε αλλάζουν καριέρα, είτε αναβαθμίζουν δεξιότητες είτε εισέρχονται στον τομέα της τεχνολογίας.
Code Labs Academy: Ο συνεργάτης σας στο mastering Machine Learning για επιπτώσεις στον πραγματικό κόσμο.
