Ciencia de datos e IA Bootcamp en Clarksville

Que é Data Science e IA?

A ciencia de datos e a IA están á vangarda da innovación, centrándose no desenvolvemento de sistemas intelixentes para resolver desafíos complexos e transformar os datos en información valiosa.

Que gañarás?

A ciencia de datos combina análise estatística, programación e coñecemento do dominio para comprender e predecir tendencias. Ao establecer unha base na ciencia de datos, pode converter os datos en información útil que axude ás empresas a tomar decisións fundamentadas.

A intelixencia artificial, pola súa banda, permite que os ordenadores aprendan e tomen decisións imitando a intelixencia humana. Isto leva a cada vez máis avances en robótica, coches autónomos e recomendacións personalizadas. A medida que as empresas aproveitan os datos e a IA para optimizar as operacións, os expertos nestes campos vólvense esenciais.

Gustaríache comezar unha carreira neste campo tan demandado?

O Code Labs Academy Data Science Bootcamp convértete en parte do futuro da tecnoloxía e abre camiños de carreira emocionantes nun campo próspero.

• Identificación do problema: escolle un problema do mundo real relevante para o teu sector ou campo de interese. Define claramente o alcance e os obxectivos do proxecto, destacando como as técnicas avanzadas de aprendizaxe profunda poden mellorar a solución.
• Recollida e preprocesamento de datos: recompila datos de varias fontes, límpaos e preprocesaos para manexar os valores que faltan, os valores atípicos e as inconsistencias. Asegúrese de que os datos sexan adecuados para modelos de aprendizaxe profunda, incluíndo a normalización e o aumento se é necesario.
• Análise exploratoria de datos (EDA): Realice a visualización de datos e análises estatísticas para identificar tendencias, correlacións, e insights. Perfecciona a dirección do teu proxecto en función dos descubrimentos de EDA, mentres consideras a idoneidade para arquitecturas de aprendizaxe profunda como CNN, RNN ou transformadores.
• Construción e avaliación de modelos: desenvolve e adestra modelos de aprendizaxe automática., incorporando técnicas avanzadas de aprendizaxe profunda como as Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para datos de imaxe, Redes Neuronais Recorrentes (RNN) ou LSTM para datos de series ou secuencias de tempo, ou modelos de transformadores para tarefas de PNL. Avalía o rendemento do modelo mediante métricas como a precisión, a precisión, a lembranza ou o AUC, e aplica a axuste de hiperparámetros para optimizar os modelos de aprendizaxe profunda.
• Implementación e presentación: implementa o modelo final mediante marcos web., API ou servizos baseados na nube, que garanten a escalabilidade dos modelos de aprendizaxe profunda. Presente os seus descubrimentos, o rendemento do modelo e o impacto empresarial ou no mundo real ás partes interesadas nun ámbito profesional.