Agham ng Data at AI Bootcamp sa Berlin

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.

• 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.