Data Science & AI Bootcamp

Mitä on datatiede ja tekoäly?

Datatiede ja tekoäly ovat innovaatioiden eturintamassa keskittyen älykkäiden järjestelmien kehittämiseen monimutkaisten haasteiden ratkaisemiseksi ja datan muuntamiseksi arvokkaiksi oivalluksiksi.

Mitä sinä voitat?

Datatiede yhdistää tilastollisen analyysin, ohjelmoinnin ja toimialueen tietämyksen trendien ymmärtämiseksi ja ennustamiseksi. Luomalla perustan datatieteelle voit muuntaa datan käyttökelpoisiksi oivalluksiksi, jotka auttavat yrityksiä tekemään tietoisia päätöksiä.

Toisaalta tekoäly antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ja tehdä päätöksiä matkimalla ihmisälyä. Tämä johtaa yhä useampaan edistykseen robotiikassa, itseohjautuvissa autoissa ja henkilökohtaisissa suosituksissa. Kun yritykset hyödyntävät dataa ja tekoälyä optimoidakseen toimintaansa, näiden alojen asiantuntijoista tulee välttämättömiä.

Haluatko aloittaa uran tällä erittäin kysytyllä alalla?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp saa sinut osaksi teknologian tulevaisuutta ja avaa jännittäviä urapolkuja menestyvällä alalla.

• Ongelman tunnistaminen: Valitse toimialaasi tai kiinnostuksesi alaan liittyvä todellinen ongelma. Määrittele selkeästi projektin laajuus ja tavoitteet ja korosta, kuinka edistyneet syväoppimistekniikat voisivat parantaa ratkaisua.
• Tiedonkeruu ja esikäsittely: Kerää tietoja eri lähteistä, puhdista ja esikäsittele ne käsitellä puuttuvia arvoja, poikkeavuuksia ja epäjohdonmukaisuuksia. Varmista, että tiedot sopivat syväoppimismalleihin, mukaan lukien tarvittaessa normalisointi ja lisäys.
• Exploratory Data Analysis (EDA): Suorita tietojen visualisointi ja tilastollinen analyysi trendien, korrelaatioiden, ja oivalluksia. Tarkenna projektisi suuntaa EDA:n havaintojen perusteella ja harkitse samalla soveltuvuutta syväoppimisarkkitehtuureihin, kuten CNN:ihin, RNN:ihin tai muuntajiin.
• Mallien rakentaminen ja arviointi: Kehitä ja kouluta koneoppimismalleja., joka sisältää kehittyneitä syväoppimistekniikoita, kuten konvoluutiohermoverkkoja (CNN) kuvadatalle, toistuvia hermoverkkoja (RNN) tai LSTM:itä aikasarjoja tai sekvenssitietoja varten tai muuntajamalleja NLP-tehtäviin. Arvioi mallin suorituskykyä mittareilla, kuten tarkkuus, tarkkuus, muistaminen tai AUC, ja käytä hyperparametrien viritystä syväoppimismallien optimoimiseksi.
• Käyttöönotto ja esittely: Ota lopullinen malli käyttöön verkkokehysten avulla., API:t tai pilvipohjaiset palvelut, jotka takaavat skaalautuvuuden syvän oppimismalleille. Esittele havaintosi, mallin suorituskykysi ja vaikutuksesi liiketoimintaan tai todelliseen maailmaan sidosryhmille ammattimaisessa ympäristössä.