Datuen Zientzia eta AI Bootcamp-en Las Cruces

Zer da Data Science eta AI?

Datu-zientzia eta IA berrikuntzaren abangoardian daude, erronka konplexuak konpontzeko eta datuak informazio baliotsu bihurtzeko sistema adimendunak garatzeari begira.

Zer irabaziko duzu?

Datuen zientziak analisi estatistikoa, programazioa eta domeinuen ezagutza uztartzen ditu joerak ulertzeko eta aurreikusteko. Datuen zientzietan oinarri bat ezarriz gero, enpresei erabaki informatuak hartzen laguntzen dieten datu bideragarri bihur ditzakezu datuak.

Adimen artifizialak, berriz, giza adimena imitatuz ikasi eta erabakiak hartzeko aukera ematen die ordenagailuei. Horrek gero eta aurrerapen gehiago eragiten ditu robotikan, auto gidatzen diren autoetan eta gomendio pertsonalizatuetan. Enpresek datuak eta IA aprobetxatzen dituzten heinean, eragiketak optimizatzeko, ezinbestekoak dira arlo horietako adituak.

Gustatuko litzaizuke karrera bat hasi oso eskatutako esparru honetan?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp teknologiaren etorkizuneko parte bilakatzen zaitu eta ibilbide zirraragarriak irekitzen ditu eremu oparoan.

• Arazoen identifikazioa: Aukeratu mundu errealeko arazo bat zure industriarako edo interes-eremurako garrantzitsua den. Proiektuaren esparrua eta helburuak argi definitu, eta deep learning teknika aurreratuek irtenbidea nola hobetu dezaketen nabarmenduz.
• Datu-bilketa eta aurreprozesatzea: Bildu hainbat iturritako datuak, garbitu eta aldez aurretik prozesatu. falta diren balioak, outliers eta inkoherentziak kudeatu. Ziurtatu datuak ikaskuntza sakoneko ereduetarako egokiak direla, beharrezkoa izanez gero normalizazioa eta areagotzea barne.
• Datuen analisia (EDA): Egin datuen bistaratzea eta azterketa estatistikoa joerak, korrelazioak, eta ikuspegiak. Hobetu zure proiektuaren norabidea EDAren aurkikuntzetan oinarrituta, eta, aldi berean, CNN, RNN edo transformadoreak bezalako ikaskuntza sakoneko arkitekturarako egokiak diren kontuan hartuta.
• Ereduen eraikuntza eta ebaluazioa: Garatu eta trebatu ikaskuntza automatikoko ereduak., ikaskuntza sakoneko teknika aurreratuak barneratuz, hala nola, Sare Neuronal Konboluzionalak (CNN) irudien datuetarako, Sare Neuronal Errekurrenteak (RNN) edo LSTMak denbora serie edo sekuentzia datuetarako, edo NLP zereginetarako transformadore ereduak. Ebaluatu ereduaren errendimendua zehaztasuna, zehaztasuna, gogoratzea edo AUC bezalako neurriak erabiliz, eta aplikatu hiperparametroen doikuntza deep learning ereduak optimizatzeko.
• Inplementazioa eta aurkezpena: Inplementatu azken eredua web-esparruak erabiliz., APIak edo hodeian oinarritutako zerbitzuak, ikaskuntza sakoneko ereduetarako eskalagarritasuna bermatuz. Aurkeztu zure aurkikuntzak, ereduaren errendimendua eta negozioaren edo mundu errealeko eragina esparru profesional batean interesdunei.