Pourquoi apprendre la science des données et l'IA ?
Qu’est-ce que la science des données et l’IA ?
La science des données et l’IA sont à la pointe de l’innovation, se concentrant sur le développement de systèmes intelligents pour résoudre des défis complexes et transformer les données en informations précieuses.
Qu'est-ce que vous gagnerez ?
La science des données combine l'analyse statistique, la programmation et la connaissance du domaine pour comprendre et prédire les tendances. En établissant une base en science des données, vous pouvez convertir les données en informations exploitables qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées.
L’intelligence artificielle, quant à elle, permet aux ordinateurs d’apprendre et de prendre des décisions en imitant l’intelligence humaine. Cela conduit à de plus en plus de progrès en matière de robotique, de voitures autonomes et de recommandations personnalisées. Alors que les entreprises exploitent les données et l’IA pour optimiser leurs opérations, les experts dans ces domaines deviennent essentiels.
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Ce que vous apprendrez
Vous coacher à travers un programme spécialement conçu pour vous faire passer de « juste curieux » à « entièrement certifié » en science des données en aussi peu que 12 semaines (à temps plein).
Fondation
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git et GitHub, algèbre linéaire, probabilités et statistiques.
Analyse des données
Analyse des données, préparation des données, visualisation des données et exploration des données.
Apprentissage automatique classique
Apprentissage automatique, apprentissage supervisé et non supervisé, amélioration du modèle ML, Naive Bayes, SVM, forêts aléatoires, pipelines ML et classification.
L'apprentissage en profondeur
Réseaux de neurones (implémentation, dépannage et optimisation), architectures CNN, architecture d'autoencodeur, augmentation des données, Tensorflow, Keras et Scikit-Learn.
Traitement du langage naturel
Codage de texte pour le NLP, les réseaux de neurones récurrents (RNN), le LSTM, les mécanismes d'attention, le modèle de transformateur et la création de chatbot.
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Chapitre 0 : Pré-travail
La science des données est l’une des carrières les plus prestigieuses de ces dernières années. Cela implique de manipuler les données, de les nettoyer, de les évaluer et de développer des modèles d'apprentissage automatique pour prédire les résultats des événements. Dans ce chapitre, nous aborderons les fondements de la science des données pour vous préparer à commencer votre parcours d'apprentissage.
Introduction à Python
- Langage et histoire Python
- Les bases de Python
- Structures de données fondamentales en Python
- Classes et objets
- Modules et forfaits
- Entrée sortie
- Erreurs et exceptions
Environnements
- Environnements Python
- Anaconda
- Cahiers Jupyter
SQL et bases de données
- Fondamentaux de SQL
- Requêtes SQL
Algèbre linéaire
- Scalaires et vecteurs
- Matrices
- Normes
Git et GitHub
- Introduction au contrôle de version
- Flux de travail
- Inspection des référentiels
- Annuler les modifications
- Récupérer et extraire les modifications
- Pousser les changements
Projet : Ajustement de courbe
- Ce projet vise à résoudre le problème « Ajustement de courbe », qui consiste à trouver la meilleure équation de courbe pour s'adapter à un ensemble de données donné. Il vous guidera à travers un exemple de ce problème et est divisé en sections, où chaque section exercera l'utilisation de concepts fondamentaux tels que la POO, SQL, l'algèbre linéaire et le flux de travail final d'apprentissage automatique.
Ce dont vous aurez besoin
Vous n’avez besoin d’aucune qualification préalable en informatique ou en programmation pour rejoindre notre bootcamp. Nous ne supposons aucune connaissance préalable et vous guiderons à travers les bases au cours des premières semaines, vous assurant ainsi de construire une base solide à partir de zéro. Que vous soyez nouveau dans le domaine ou que vous recherchiez un changement de carrière, notre programme est conçu pour vous mettre à niveau rapidement et en toute confiance.
Projet final
Le projet final vous donne la possibilité de mettre à l'épreuve vos connaissances du bootcamp et vos compétences nouvellement acquises dans un environnement dynamique et pratique. C’est l’occasion de créer quelque chose de réel, de mettre en valeur vos capacités techniques et de développer un projet qui constituera un élément clé de votre portfolio professionnel. Il vous permet d’exprimer votre créativité et de mettre en valeur à quel point vous avez évolué tout au long de votre expérience bootcamp.
De plus, le projet final est conçu pour reproduire les défis que vous rencontrerez dans un véritable travail technologique, vous permettant de mettre en valeur vos compétences pour résoudre des problèmes complexes et vous préparer aux attentes de votre future carrière.
- Identification du problème : choisissez un problème du monde réel pertinent pour votre secteur ou votre domaine d'intérêt. Définissez clairement la portée et les objectifs du projet, en soulignant comment des techniques avancées d'apprentissage en profondeur pourraient améliorer la solution.
- Collecte et prétraitement des données : Rassemblez des données provenant de diverses sources, nettoyez-les et prétraitez-les pour gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences. Assurez-vous que les données sont adaptées aux modèles d'apprentissage profond, y compris la normalisation et l'augmentation si nécessaire.
- Analyse exploratoire des données (EDA) : effectuez une visualisation des données et une analyse statistique pour identifier les tendances, les corrélations, et des idées. Affinez l'orientation de votre projet en fonction des résultats de l'EDA, tout en tenant compte de l'adéquation aux architectures d'apprentissage profond telles que les CNN, les RNN ou les transformateurs.
- Création et évaluation de modèles : Développez et entraînez des modèles d'apprentissage automatique, intégrant des techniques avancées d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les données d'image, les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les LSTM pour les séries chronologiques ou les données de séquence, ou les modèles de transformateur pour les tâches de PNL. Évaluez les performances du modèle à l'aide de métriques telles que l'exactitude, la précision, le rappel ou l'AUC, et appliquez le réglage des hyperparamètres pour optimiser les modèles d'apprentissage en profondeur.
- Déploiement et présentation : Déployez le modèle final à l'aide de frameworks Web., API ou services basés sur le cloud, garantissant l'évolutivité des modèles d'apprentissage profond. Présentez vos résultats, les performances de votre modèle et votre impact commercial ou réel aux parties prenantes dans un cadre professionnel.
Pourquoi apprendre avec nous ?
- Rythme rapide.
- Petites classes.
- Un coaching de carrière 1:1 adapté individuellement à votre expérience et à vos objectifs.
- Apprentissage à distance, de n'importe où dans le monde.
Communauté d'apprentissage
9.9/10
Score net du promoteur*
5/5
Connaissances de l'enseignant*
5/5
Pertinence pour l’industrie*
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L'accès à nos bootcamps ne devrait pas être gêné par les finances. Nous innovons continuellement pour rationaliser les paiements et les options de financement pour votre commodité.
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Bootcamps à venir
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Questions fréquemment posées
Vous avez encore des questions ?
Si vous avez d'autres questions, vous pouvez nous envoyer un e-mail à hello@codelabsacademy.com ou planifier un appel avec l'un de nos spécialistes de l'apprentissage. Nous serons heureux de vous fournir plus d’informations et de répondre à toutes vos questions spécifiques concernant le bootcamp ou le processus de candidature.
Statistiques d'emploi
Il y a environ 1,7 millions de postes technologiques ouverts dans le monde en 2024.
Les États-Unis
- Pour les États-Unis, le nombre estimé d’offres d’emploi actives dans le secteur technologique est de 438 000. (Source)
- Le rapport CompTIA sur l'état de la main-d'œuvre technologique 2024 , basé sur l'analyse des données collectées par le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, prévoit que la main-d'œuvre technologique augmentera deux fois plus vite que l'ensemble de la main-d'œuvre américaine à partir de 2022. jusqu’en 2032. Cela se traduit par environ 350 000 nouveaux emplois technologiques créés chaque année pour répondre aux besoins de remplacement et accompagner l’expansion de l’industrie. (Source)
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