Ikaskuntza automatikoa oso baloratzen den trebetasun bat bihurtu da, hainbat sektoretan aplikatua, hala nola, txikizkako merkataritza, osasungintza, finantzak eta entretenimendua. Enpresei erronka konplexuak konpontzeko, eraginkortasuna areagotzeko eta datuetan oinarritutako erabakiak hartzeko aukera ematen die. Eremu hau epe muga batean menperatzea erronka izan daiteke. Horregatik, 3 hilabeteko lineako abiarazte intentsiboek, Code Labs Academy-k eskaintzen dituenak bezalakoak, ospea lortu du oinarrizko kontzeptuak eta trebetasun praktikoak bizkor emateko makina ikaskuntzan, datuen zientzian eta AIan.
3 hilabete nahikoa al dira Machine Learning ikasteko?
Ikaskuntza automatikoan oinarri sendoak ezartzeko eta proiektu errealetan lanean hasteko, normalean 3 hilabete baino gehiago behar izaten dira. Espezializazioa lortzeko, batez ere, neurona-sareak eta hizkuntza naturalaren prozesamendua bezalako gai aurreratuetan, NLP gisa laburtua, denbora eta esperientzia gehigarria behar izan dezake, baina hasierako 3 hilabeteak baliotsuak dira etengabeko ikaskuntzarako agertokia ezartzen duten makina-ikaskuntzarako funtsezko kontzeptuak eta trebetasunak sartzeko.
Zergatik aukeratu Data Science eta AI Bootcamp bat?
Bootcamp-ek alternatiba bideratua eta praktikoa eskaintzen dute ohiko graduko programen aurrean. Garrantzi txikiko irakasgaiak barne izan ditzaketen gradu luzeko programak ez bezala, data science and AI bootcamp lan-merkatuan zuzenean aplika daitezkeen gaitasunak lehenesten ditu. 3 hilabeteko bootcamp modu azkar eta eraginkorra da teknologia zaleentzat, trebetasunak zabaldu nahi dituztenentzat edo karrera aldatzen ari diren pertsonentzat. Abantaila nagusietako batzuk hauek dira:
-
Denboraren eraginkortasuna: 12 astetan, hasiberri izatetik datuak aztertzeko, ereduak sortzeko eta mundu errealeko proiektuak kudeatzeko gai den norbait izatera pasa zaitezke.
-
Ikaskuntza praktikoa: esperientzia praktikoan arreta handia jarrita, bootcamp-ek trebetasunak eraikitzea eta aplikatzea azpimarratzen dute mundu errealeko erronkak ebatziz.
-
Karrerako laguntza: Bootcamp askok sareko aukerak eskaintzen dituzte, elkarrizketak prestatzeko eta datu-zientzien berrekiteko laguntza eskaintzen dute teknologia-industriarako trantsizioa errazteko. Code Labs Academy-n ere gure kontratazio-bazkideen sare gero eta handiagoarekin konektatuko zaitugu, lana azkar lortzeko dituzun aukerak areagotzeko.
Datu Zientziarako eta AI Bootcamp baterako aurrebaldintzak
Ikaskuntza automatikoan eta datuen zientzian murgildu aurretik, onuragarria da zenbait trebetasunen oinarrizko ulermena izatea:
-
Python Datu Zientzietarako eta AIrako: Arlo hauetan gehien erabiltzen den hizkuntza denez, Python-ek bere erabilerraztasunagatik eta liburutegi indartsuengatik da ezaguna. Begizta eta funtzioak bezalako programazio oinarrizko kontzeptuek abiapuntu sendo bat eskaintzen dute.
-
Matematika: Ikaskuntza automatikoaren oinarrizko kontzeptuek, aljebra lineala, kalkulua eta probabilitate-teoria barne, datuen eraldaketak eta algoritmoak ulertzen lagun diezazukete, ikasketa-bidaia arinagoa izan dadin.
Zer espero 3 hilabeteko Data Science eta AI Bootcamp batean
Bootcamp-ak normalean oinarrizko kontzeptuetatik hasi eta pixkanaka-pixkanaka aurrera egiten dute, parte-hartzaileek gero eta zeregin zailagoei aurre egiteko.
1. hilabetea: oinarri sendo bat eraikitzea
Lehen hilabeteak tresna, hizkuntza eta kontzeptu garrantzitsuak biltzen ditu:
-
Python-en oinarriak: Bootcamp-ak normalean Python-en oinarriekin hasten dira, funtzioetan, liburutegietan eta datuen manipulazioan zentratuz, guztiak ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzeko eta ebaluatzeko erabilgarriak.
-
Datuen tratamendua: Datu multzo handiak maneiatzen, garbitzen eta modelatzeko prestatzen ikastea oinarrizkoa da. Parte-hartzaileek datuak prozesatzeko eta bistaratzeko teknikak aztertzen dituzte Pandas eta NumPy bezalako liburutegiak erabiliz.
2. hilabetea: Machine Learning Algoritmoak menperatzea
Bigarren hilabetean, parte hartzaileak ikaskuntza automatikoko ereduak eraikitzen eta probatzen hasten dira, teknika desberdinak ikasten dituzten bitartean. Lehenik eta behin, ikaskuntza gainbegiratuan zentratzen dira, non ereduak etiketatutako datuak erabiliz trebatzen diren. Erregresio lineala eta erregresio logistikoa bezalako metodoak barne hartzen ditu, informazioa sailkatzen eta iragarpenak egiten laguntzen dutenak.
Eredu aurreratuagoak ere aztertzen dituzte, hala nola, Random Forests eta Support Vector Machines, ikaskuntza automatikoan erabaki konplexuak hartzeko ezagunak direnak.
Gainbegiratu gabeko ikaskuntzan, parte-hartzaileek etiketarik ez duten datuekin lan egiten dute. Hemen, PCA, osagai nagusien analisia eta K-means clustering bezalako metodoak erabiltzen dituzte datuetan ereduak aurkitzeko edo antzeko elementuak taldekatzeko. Datu-multzo errealekin lan eginez, parte-hartzaileek teknika hauek mundu errealeko arazoei nola aplikatzen zaizkien ikus dezakete.
3. hilabetea: Teknika Aurreratuak eta Capstone Proiektua
Parte-hartzaileek azken hilabetean ikasketa automatikoko teknika aurreratuak erabiliz aplikatzen dute azken proiektu batean ikasitako guztia. Honen artean, ikaskuntza sakonean sakontzeko sare neuronal artifizialak, datu sekuentzialak prozesatzeko sare neuronal errekurrenteak eta irudiak prozesatzeko neurona-sare konboluzionalak daude. Chatbot-ak eta hizketa-itzulpen-sistemak bezalako aplikazioen garapena hizkuntza naturalaren prozesamenduan oinarritzen da. Capstone proiektuari esker, parte-hartzaileek mundu errealeko arazo konplexu batean lan egin dezakete, hala nola irudiak prozesatzeko eredu bat edo gomendio sistema bat sortzea. Code Labs Academy bootcamp-ean, tutoreek parte-hartzaileak gidatzen dituzte proiektu honetan zehar, erronka eta zorroetarako egokia dela ziurtatuz.
Code Labs Academy-ren Data Science eta AI Bootcamp
Datu-zientzian eta IA-n azkar murgildu nahi duten pertsonentzat, Code Labs Academy-k proiektuetara zuzendutako lineako abiarazte esperientzia praktikoa eskaintzen du. Ezaugarri nagusiak hauek dira:
-
Karrerako laguntza: Code Labs Academy banakako karrerako coaching, curriculuma idaztea eta elkarrizketak prestatzea eskaintzen ditu parte-hartzaileek lan-merkatuan arrakasta izan dezaten. Zerbitzu hau parte-hartzaile guztientzat eskuragarri dago 1. egunetik gradua amaitu eta 6 hilabetera arte.
-
Glaseko tamaina txikiak: Talde txikiagoekin, parte-hartzaileek arreta pertsonalizatuagoa jasotzen dute, orientazio eta tutoretza intentsiboa bermatuz.
-
Proiektuetan oinarritutako ikaskuntza: aplikazio praktikoa iraulitako ikasgelako metodoaren bidez, gradudunei mundu errealeko proiektuen zorroa hornitzen die.
-
Ikaskuntzaren malgutasuna: Bootcamp-ek irakasleekin zuzeneko saioak, autoikaskuntzarako denbora eta laguntza osagarriko laguntza saioak biltzen ditu. Erritmo azkarraz ziur ez bazaude eta uste baduzu denbora gehiago behar duzula, bootcamp-a lanaldi partzialean ere eskuragarri dago 6 hilabetetan zehar.
Ikasten jarraitu Bootcamp baten ondoren
Bootcamp bat osatzea hasiera besterik ez da. Ikaskuntza automatikoaren, datuen zientzien eta AIaren alorretan lehiakorra izaten jarraitzeko, etengabeko hezkuntza baliotsua da. Graduatuek Indartze Ikaskuntza bezalako gai aurreratuetan jarraitu dezakete edo ikaskuntza automatikoko lehiaketetan parte hartu dezakete Kaggle bezalako plataformetan, praktika eta trebetasunak hobetzeko aukera bikainak eskaintzen dituztenak. Datu zientzien komunitatearekin parte hartzeak zure sare profesionala zabaltzen eta trebetasunak hobetzen lagun dezake.
Amaitzeko, 3 hilabeteko datu-zientzia eta AI bootcamp-ak oinarriak ikasteko modu azkar eta praktikoa eskaintzen du. Programa trinko honek parte-hartzaileei ezagutza, esperientzia praktikoa eta konfiantza ematen die adimen artifizialaren eta datu-zientziaren eremu dinamikoetan arrakasta izateko, karrera aldatzen, trebakuntzan edo teknologiaren sektorean sartzen ari diren.
Code Labs Academy: Zure bikotea Machine Learning menderatzen duzun mundu errealean eragina izateko.
