Data Science και AI Bootcamp στο Νέα Ζηλανδία

Τι είναι το Data Science & AI;

Η επιστήμη των δεδομένων και η τεχνητή νοημοσύνη βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της καινοτομίας, εστιάζοντας στην ανάπτυξη ευφυών συστημάτων για την επίλυση σύνθετων προκλήσεων και τη μετατροπή των δεδομένων σε πολύτιμες γνώσεις.

Τι θα κερδίσετε;

Η επιστήμη δεδομένων συνδυάζει στατιστική ανάλυση, προγραμματισμό και γνώσεις τομέα για την κατανόηση και την πρόβλεψη των τάσεων. Δημιουργώντας ένα θεμέλιο στην επιστήμη δεδομένων, μπορείτε να μετατρέψετε δεδομένα σε χρήσιμες πληροφορίες που βοηθούν τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν και να λαμβάνουν αποφάσεις μιμούμενοι την ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτό οδηγεί σε όλο και περισσότερες προόδους στη ρομποτική, τα αυτόνομα αυτοκίνητα και εξατομικευμένες συστάσεις. Καθώς οι επιχειρήσεις αξιοποιούν δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών, οι ειδικοί σε αυτούς τους τομείς καθίστανται απαραίτητοι.

Θα θέλατε να ξεκινήσετε μια καριέρα σε αυτόν τον ιδιαίτερα περιζήτητο τομέα;

Το Code Labs Academy Data Science Bootcamp σας κάνει να γίνετε μέρος του μέλλοντος της τεχνολογίας και ανοίγει συναρπαστικά μονοπάτια καριέρας στον ακμάζοντα τομέα.

• Αναγνώριση προβλήματος: Επιλέξτε ένα πραγματικό πρόβλημα που σχετίζεται με τον κλάδο ή το πεδίο ενδιαφέροντός σας. Καθορίστε με σαφήνεια το εύρος και τους στόχους του έργου, επισημαίνοντας πώς οι προηγμένες τεχνικές βαθιάς μάθησης θα μπορούσαν να βελτιώσουν τη λύση.
• Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων: Συλλέξτε δεδομένα από διάφορες πηγές, καθαρίστε και προεπεξεργαστείτε τα για χειρίζονται τιμές που λείπουν, ακραίες τιμές και ασυνέπειες. Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα είναι κατάλληλα για μοντέλα βαθιάς μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της κανονικοποίησης και της αύξησης, εάν είναι απαραίτητο.
• Εξερευνητική Ανάλυση Δεδομένων (EDA): Εκτελέστε οπτικοποίηση δεδομένων και στατιστική ανάλυση για τον εντοπισμό τάσεων, συσχετίσεων, και γνώσεις. Βελτιώστε την κατεύθυνση του έργου σας με βάση τα ευρήματα του EDA, λαμβάνοντας παράλληλα υπόψη την καταλληλότητα για αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, όπως CNN, RNN ή μετασχηματιστές.
• Κατασκευή και αξιολόγηση μοντέλων: Αναπτύξτε και εκπαιδεύστε μοντέλα μηχανικής μάθησης., που ενσωματώνουν προηγμένες τεχνικές βαθιάς εκμάθησης, όπως Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα (CNN) για δεδομένα εικόνας, Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκτυα (RNN) ή LSTM για δεδομένα χρονοσειρών ή ακολουθιών ή μοντέλα μετασχηματιστών για εργασίες NLP. Αξιολογήστε την απόδοση του μοντέλου χρησιμοποιώντας μετρήσεις όπως ακρίβεια, ακρίβεια, ανάκληση ή AUC και εφαρμόστε συντονισμό υπερπαραμέτρων για βελτιστοποίηση μοντέλων βαθιάς εκμάθησης.
• Ανάπτυξη και παρουσίαση: Αναπτύξτε το τελικό μοντέλο χρησιμοποιώντας πλαίσια ιστού., API ή υπηρεσίες που βασίζονται σε σύννεφο, που εξασφαλίζουν επεκτασιμότητα για μοντέλα βαθιάς μάθησης. Παρουσιάστε τα ευρήματά σας, την απόδοση του μοντέλου και τον επιχειρηματικό ή πραγματικό αντίκτυπό σας στους ενδιαφερόμενους σε ένα επαγγελματικό περιβάλλον.