Data Science at AI Bootcamp

Alamin ang pangunahing teorya at aplikasyon ng Data Science at AI.

Tuturuan ka ng aming mga instruktor sa pamamagitan ng mahalagang pundasyon ng kaalaman at inilapat na mga kasanayan upang mailagay ka nang maayos sa iyong daan patungo sa isang mabungang karera sa Data Science at AI.

Online

Buong Oras: 12 linggo

Part-Time: 24 na Linggo

Bakit Matuto ng Data Science at AI?

Ano ang Data Science at AI?

Ang agham ng data at AI ay nangunguna sa inobasyon, na tumutuon sa pagbuo ng mga matatalinong sistema upang malutas ang mga kumplikadong hamon at gawing mahahalagang insight ang data.

Ano ang mapapala mo?

Pinagsasama ng agham ng data ang pagsusuri sa istatistika, programming, at kaalaman sa domain upang maunawaan at mahulaan ang mga uso. Sa pamamagitan ng pagtatatag ng pundasyon sa data science, maaari mong i-convert ang data sa mga naaaksyong insight na makakatulong sa mga negosyo na gumawa ng matalinong mga desisyon.

Ang artificial intelligence, sa kabilang banda, ay nagpapahintulot sa mga computer na matuto at gumawa ng mga desisyon sa pamamagitan ng paggaya sa katalinuhan ng tao. Ito ay humahantong sa parami nang parami ng mga pagsulong sa robotics, self-driving na mga kotse at mga personalized na rekomendasyon. Habang ginagamit ng mga negosyo ang data at AI para ma-optimize ang mga operasyon, nagiging mahalaga ang mga eksperto sa mga larangang ito.

Nais mo bang magsimula ng isang karera sa napakahahangad na larangang ito?

Ang Code Labs Academy Data Science Bootcamp ay ginagawa kang maging bahagi ng hinaharap ng teknolohiya at nagbubukas ng mga kapana-panabik na landas sa karera sa umuunlad na larangan.

Ano ang Matututuhan mo

Pagtuturo sa iyo sa pamamagitan ng isang partikular na curriculum na idinisenyo upang dalhin ka mula sa 'mausisa lang' hanggang sa 'ganap na sertipikado' sa agham ng data sa loob lang ng 12 linggo (full time).

Pundasyon

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git at GitHub, Linear Algebra, Probabilities at Statistics.

Data Analytics

Pagsusuri ng Data, Paghahanda ng Data, Visualization ng Data at Pag-explore ng Data.

Klasikong Machine Learning

Machine Learning, Supervised at Unsupervised learning, ML model enhancement, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines at Classification.

Malalim na Pag-aaral

Mga Neural Network (pagpapatupad, pag-troubleshoot at pag-optimize), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras at Scikit-Learn.

Natural na Pagproseso ng Wika

Text coding para sa NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Attention Mechanisms, Transformer Model at chatbot building.

Kailangan ng higit pang mga detalye?

I-download ang aming Syllabus

Ang data science ay isa sa mga pinakaprestihiyosong karera sa mga nakaraang taon. Kabilang dito ang paghawak ng data, paglilinis nito, pagsusuri nito, at pagbuo ng mga modelo ng machine learning para mahulaan ang mga resulta ng mga kaganapan. Sa kabanatang ito, sasakupin namin ang mga pundasyon ng data science upang maihanda ka sa pagsisimula ng iyong paglalakbay sa pag-aaral.

Panimula sa Python

  • Wika At Kasaysayan ng Python
  • Ang Mga Pangunahing Kaalaman Ng Python
  • Mga Pangunahing Istruktura ng Data Sa Python
  • Mga Klase At Mga Bagay
  • Mga Module At Mga Pakete
  • Input/Output
  • Mga Error At Exceptions

Mga kapaligiran

  • Mga Kapaligiran ng Python
  • Anaconda
  • Mga Jupyter Notebook

SQL at Mga Database

  • Mga Pangunahing Kaalaman sa SQL
  • Mga Query sa SQL

Linear Algebra

  • Mga Scalar At Vector
  • Mga matrice
  • Mga pamantayan

Git at GitHub

  • Panimula sa Pagkontrol sa Bersyon
  • Daloy ng trabaho
  • Pag-inspeksyon sa mga Repositori
  • Pag-undo ng mga Pagbabago
  • Pagkuha At Paghila ng mga Pagbabago
  • Pagtulak ng mga Pagbabago

Proyekto: Curve Fitting

  • Ang proyektong ito ay tungkol sa paglutas ng 'Curve fitting' na problema, na kinabibilangan ng paghahanap ng pinakamahusay na curve equation upang magkasya sa isang ibinigay na dataset. Gagabayan ka nito sa isang halimbawa ng problemang ito at nahahati sa mga seksyon, kung saan gagamitin ng bawat seksyon ang paggamit ng mga pangunahing konsepto tulad ng OOP, SQL, Linear Algebra, at ang huling daloy ng trabaho sa pag-aaral ng Machine.

Ano ang Kakailanganin Mo

Hindi mo kailangan ng anumang naunang kwalipikasyon sa computer science o programming para makasali sa aming bootcamp. Ipinapalagay namin na walang paunang kaalaman at gagabay sa iyo sa mga pangunahing kaalaman sa unang ilang linggo, na tinitiyak na bumuo ka ng matibay na pundasyon mula sa simula. Baguhan ka man sa larangan o naghahanap ng pagbabago sa karera, idinisenyo ang aming programa para mapabilis ka nang mabilis at may kumpiyansa

Pangwakas na Proyekto

Ang huling proyekto ay nagbibigay sa iyo ng pagkakataong subukan ang iyong kaalaman sa bootcamp at mga bagong nakuhang kasanayan sa isang pabago-bago, hands-on na kapaligiran. Ito ay isang pagkakataon upang lumikha ng isang bagay na totoo, ipakita ang iyong mga teknikal na kakayahan, at bumuo ng isang proyekto na magiging isang mahalagang bahagi ng iyong propesyonal na portfolio. Binibigyang-daan ka nitong ipahayag ang iyong pagkamalikhain at i-highlight kung gaano ka nabago sa kabuuan ng iyong karanasan sa bootcamp.

Bukod pa rito, ang pangwakas na proyekto ay idinisenyo upang gayahin ang mga hamon na makakaharap mo sa isang tunay na tech na trabaho, na nagbibigay-daan sa iyo upang ipakita ang iyong mga kasanayan sa paglutas ng mga kumplikadong problema at magbigay ng kasangkapan sa iyo para sa mga inaasahan ng iyong karera sa hinaharap.

  • Pagkilala sa Problema: Pumili ng problema sa totoong mundo na nauugnay sa iyong industriya o larangan ng interes. Malinaw na tukuyin ang saklaw at layunin ng proyekto, na binibigyang-diin kung paano mapahusay ng mga advanced na diskarte sa malalim na pag-aaral ang solusyon.
  • Pagkolekta at Paunang Pagproseso ng Data: Magtipon ng data mula sa iba't ibang mapagkukunan, linisin, at iproseso ito upang pangasiwaan ang mga nawawalang value, outlier, at inconsistencies. Tiyaking angkop ang data para sa mga modelo ng malalim na pag-aaral, kabilang ang normalisasyon at pagpapalaki kung kinakailangan.
  • Exploratory Data Analysis (EDA): Magsagawa ng data visualization at statistical analysis upang matukoy ang mga trend, ugnayan, at mga insight. Pinuhin ang direksyon ng iyong proyekto batay sa mga natuklasan sa EDA, habang isinasaalang-alang ang pagiging angkop para sa mga deep learning na arkitektura tulad ng mga CNN, RNN, o mga transformer.
  • Pagbuo ng Modelo at Pagsusuri: Bumuo at sanayin ang mga modelo ng machine learning, na nagsasama ng mga advanced na deep learning technique gaya ng Convolutional Neural Networks (CNNs) para sa data ng imahe, Recurrent Neural Networks (RNNs) o LSTMs para sa time series o sequence data, o mga transformer model para sa NLP tasks. Suriin ang performance ng modelo gamit ang mga sukatan tulad ng katumpakan, precision, recall, o AUC, at ilapat ang hyperparameter tuning para i-optimize ang deep learning models.
  • Deployment at Presentation: I-deploy ang panghuling modelo gamit ang web frameworks, mga API, o cloud-based na serbisyo, na tinitiyak ang scalability para sa mga modelo ng deep learning. Ipakita ang iyong mga natuklasan, pagganap ng modelo, at epekto sa negosyo o totoong mundo sa mga stakeholder sa isang propesyonal na setting.

Bakit Matuto Sa Amin?

  • Mabilis ang takbo.
  • Maliit na laki ng klase.
  • Ang 1:1 career coaching ay indibidwal na tumutugon sa iyong karanasan at mga layunin.
  • Remote-first na pag-aaral, mula saanman sa mundo.
Code Labs Academy Services

Learning Community

Workeer

9.9/10

Net Promoter Score*

Workeer

5/5

Kaalaman ng guro*

Workeer

5/5

Kaugnayan sa Industriya*

Paumanhin - Wala kaming kasalukuyang mga bukas na espasyo sa alinman sa aming mga session.

Maaari mong irehistro ang iyong interes upang maging unang makakaalam kapag nagbubukas muli ang mga puwang, o tingnan ang aming Libreng Kaganapan na pahina para sa anumang one-off na mga sesyon ng pagtikim.

Matrikula at Pagpopondo

Magsasarili sa pananalapi, o pumili ng isa sa aming mga kasosyo na pinakaangkop sa iyo.

Mga Madalas Itanong

Ano ang Data Science at AI bootcamp?
Gaano katagal ang bootcamp?
Kailangan ko ba ng nakaraang karanasan sa Data Science at AI?
Anong mga tool at software ang kakailanganin ko?
Self-paced ba ang bootcamp o live?
Gaano karaming oras ang dapat kong italaga sa bootcamp bawat linggo?
Magkano ang halaga ng bootcamp?
Makakatanggap ba ako ng sertipiko sa pagtatapos ng bootcamp?
Mayroon bang suporta sa trabaho pagkatapos ng bootcamp?
Anong uri ng mga trabaho ang maaari kong makuha pagkatapos makumpleto ang bootcamp?
Kanino ako makakausap kung marami pa akong katanungan?

May mga tanong pa ba?

Kung mayroon kang higit pang mga tanong, maaari kang mag-email sa amin sa hello@codelabsacademy.com o mag-book ng tawag sa isa sa aming mga espesyalista sa pag-aaral. Ikalulugod naming magbigay ng higit pang impormasyon at sagutin ang anumang partikular na tanong na mayroon ka tungkol sa bootcamp o proseso ng aplikasyon.

Paano Mag-apply

Alam namin na ang pagpili ng isang tagapagturo ay maaaring maging isang nakakatakot na gawain. Iyon ang dahilan kung bakit inilalagay namin ang bawat isa sa aming mga potensyal na kalahok na makipag-ugnayan sa isang tao sa lalong madaling panahon, at makakasama mo sila hanggang sa simulan mo ang iyong kurso.

1

Isumite ang iyong aplikasyon

Pipiliin mo ang iyong kurso, campus at timetable ng pag-aaral, na nagsasaad ng iyong motibasyon na mag-aral sa amin.

2

Pagpupulong sa Learning Specialist

I-book ang iyong pulong sa isa sa aming mga espesyalista sa pag-aaral upang kumpirmahin na kami ang angkop para sa iyo at ayusin ang anumang mga katanungan o alalahanin na maaaring mayroon ka. Dito maaari din nating pag-usapan ang tungkol sa mga opsyon sa financing, mga espesyal na alok at anumang mga akomodasyon na maaaring kailanganin mo.

3

Onboarding at Pre-work

Kapag nakapag-sign up ka na, makikipag-ugnayan kami sa iyong mga instruktor ng kurso at mga ka-cohort. Magtatakda din kami ng ilang pag-aaral bago ang kurso upang matiyak na makakasama mo kami mula sa unang araw.

Makipag-ugnayan sa isang Learning Specialist

Mabilis na tanong bago ka mag-apply? Isang bagay tungkol sa isang partikular na kurso ang nakakuha ng iyong pansin at gusto mong matuto pa? Ipaalam sa amin. Ikalulugod naming tumulong.


Basahin ang pinakabagong mga artikulo sa aming Blog

Istatistika ng Trabaho

Mayroong humigit-kumulang 1.7 milyon mga bukas na posisyon sa tech sa buong mundo noong 2024

Ang USA

  • Para sa USA, ang tinantyang bilang ng mga aktibong tech na pag-post ng trabaho ay 438,000 (Pinagmulan)
  • Ang CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , batay sa pagsusuri ng data na nakolekta ng US Bureau of Labor Statistics, ay inaasahang lalago ang tech workforce nang dalawang beses nang mas mabilis kaysa sa pangkalahatang US workforce mula 2022 hanggang 2032. Isinasalin ito sa humigit-kumulang 350,000 bagong tech na trabaho na nilikha taun-taon upang matugunan ang mga kapalit na pangangailangan at mapaunlakan ang pagpapalawak ng industriya. (Pinagmulan)

Europa

  • Tech Jobs sa Europe, ang bilang ay umabot sa 960,000
  • Ang bilang ng mga taong nagtatrabaho bilang mga propesyonal sa Information and Communication Technology (ICT) sa European ay tumaas ng humigit-kumulang 75 porsyento sa nakalipas na dalawang dekada, dahil ang mga digital na teknolohiya at serbisyo ay naging isang mas mahalagang bahagi ng ekonomiya ng Europa (Pinagmulan)
  • Noong 2021, halos siyam na milyong tao ang direktang nagtatrabaho bilang mga propesyonal sa ICT sa unyon, kung saan ang Germany ay nagbibigay ng mahigit dalawang milyon sa mga propesyonal na ito at ang France ay nagbibigay ng 1.25 milyon. Ang iba pang kilalang bansa para sa industriya ng ICT ay kinabibilangan ng Italy, Spain, Netherlands, Poland, at Sweden. (Pinagmulan)
  • Sa lahat ng tech na pag-post ng trabaho, 54% ang naghanap ng mga kandidatong may 0 hanggang 2 taong karanasan sa trabaho. Ang mga pag-post ng trabaho ay malawak na nakakalat sa heograpiya, na may pinakamalaking bilang sa Germany (639,278), Poland (450,391) at France (280,681). (Pinagmulan)
  • Ang CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , batay sa pagsusuri ng data na nakolekta ng US Bureau of Labor Statistics, ay inaasahang lalago ang tech workforce nang dalawang beses nang mas mabilis kaysa sa pangkalahatang US workforce mula 2022 hanggang 2032. Isinasalin ito sa humigit-kumulang 350,000 bagong tech na trabaho na nilikha taun-taon upang matugunan ang mga kapalit na pangangailangan at mapaunlakan ang pagpapalawak ng industriya. (Pinagmulan)

European Tech Hiring Trends

Ang graph na ito ay nagpapahiwatig ng isang makabuluhang mas mataas na demand para sa mga tungkulin sa pagbuo ng software kumpara sa iba pang mga tech na kategorya, na may mga system analysis at cybersecurity na sumusunod bilang ang pangalawang pinaka-in-demand na kategorya.

  • 0-2 taong karanasan: 35% ng mga bakanteng trabaho
  • 3-10 taong karanasan: 10% ng mga bakanteng trabaho
  • 11+ taong karanasan: 13% ng mga bakanteng trabaho
  • Hindi tinukoy: 42% ng mga bakanteng trabaho

Ang pinakamalaking kategorya ay "Hindi tinukoy" sa 42%, na nagmumungkahi na maraming mga pag-post ng trabaho ang hindi tahasang nagsasaad ng kinakailangang karanasan. Kabilang sa mga nagagawa, mayroong malinaw na kagustuhan para sa mga entry-level na posisyon (0-2 taon), na bumubuo sa 35% ng mga pagbubukas.

Code Labs Academy © 2024 Lahat ng karapatan ay nakalaan.