Data Science & AI bootcamp
Tanulja meg a Data Science & AI (adattudomány és mesterséges intelligencia) alapjait élő, online formában Python, SQL és gépi tanulás segítségével. Dolgozzon adatokkal, építsen modelleket számítógépes látáshoz és NLP-hez, és alakítson ki piacképes data/AI készségeket 12 vagy 24 hét alatt – Budapest-idő (CET/CEST) szerint.
Amit tanulni fogsz
Egy különlegesen összeállított tananyagon vezetünk végig, amely mindössze 12 hét (teljes idejű képzés) alatt eljuttat a „csak kíváncsi vagyok” szinttől a „teljesen képzett” adattudomány, adatanalitika és AI szakember szintig.
Adatanalitika és -előkészítés elsajátítása
Építs erős alapokat az adatanalitikában: szerezz be, fedezz fel, tisztíts és készíts elő valós adathalmazokat. A Pandas segítségével kezeld a hiányzó értékeket, kiugró értékeket, kiegyensúlyozatlan adatokat és kategorikus jellemzőket, alkalmazz statisztikai elemzést, és készíts vizualizációkat, hogy a nyers adatokból elemzésre kész adathalmazokat készíts.
Intelligens gépi tanulási modellek építése
Tanuld meg a teljes ML munkafolyamatot, az adathalmaz előkészítésétől a predikciós modellek betanításáig, kiértékeléséig és optimalizálásáig. Valósíts meg felügyelt és felügyelet nélküli algoritmusokat, hasonlítsd össze őket iparági szabvány metrikák segítségével, és növeld a pontosságot kereszt-validációval, hiperparaméter-hangolással és modellkiválasztással.
Mélytanulási és AI megoldások fejlesztése
Fedezd fel, hogyan hajtják a modern neurális hálózatok az AI-t. A mesterséges neurális hálózatok alapjaitól indulva építs mélytanulási modelleket PyTorch-ban, miközben feltárod az optimalizálást, regularizációt, adatbővítést, magyarázható AI-t és generatív modelleket — a fejlett AI-alkalmazások gyakorlati készségeit.
Specializálódj számítógépes látásban és természetesnyelv-feldolgozásban
Fedezd fel az AI két legjelentősebb hatású területét. Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-eket) építesz képosztályozáshoz, objektumdetektáláshoz és szegmentáláshoz, valamint megtanulod az NLP technikákat, beleértve a beágyazásokat, rekurrens neurális hálózatokat, transzformereket és figyelemmechanizmusokat szövegalapú AI-rendszerekhez.
Modern AI és nagy nyelvi modell alkalmazások építése
Lépj túl a hagyományos ML-en, és építs LLM-alapú alkalmazásokat. Fedezd fel a prompt engineeringet, a LangChaint, a Retrieval-Augmented Generationt (RAG) és a valós AI munkafolyamatokat, hogy intelligens asszisztenseket, tudáskeresési rendszereket és éles környezetre kész generatív AI-alkalmazásokat hozz létre.
AI-rendszerek üzembe helyezése, monitorozása és skálázása
Vidd az ML modelleket a fejlesztéstől az éles környezetig. Helyezz üzembe FastAPI, Docker és felhőalapú megoldások segítségével, skálázz Ray használatával, és monitorozd a modelleket MLflow-val — mindezt a megbízható AI-rendszerekhez szükséges biztonsági, adatvédelmi és legjobb gyakorlatokkal kiegészítve.
0. fejezet: Előkészítés
Az adattudomány az elmúlt években az egyik legkeresettebb karrier volt. Adatok kezeléséről, tisztításáról, kiértékeléséről és gépi tanulási modellek fejlesztéséről szól, amelyek eseményeket jósolnak meg. A terület összetettsége miatt az elsajátításához átfogó ismeretekre van szükség számos eszközről és módszerről, beleértve a Pythont, a környezeteket, az adatbázisokat, a matematikát és a lineáris algebrát. Ebben a fejezetben az adattudomány alapjait dolgozzuk fel, hogy felkészülten kezdhesd el tanulási utadat.
Bevezetés a Pythonba
- A Python nyelv és története
- A Python alapjai
- Alapvető adatszerkezetek Pythonban
- Osztályok és objektumok
- Modulok és csomagok
- Bemenet/kimenet
- Hibák és kivételek
Környezetek
- Python környezetek
- Anaconda
- Jupyter Notebookok
SQL és adatbázisok
- SQL alapok
- SQL lekérdezések
Lineáris algebra
- Skalárok és vektorok
- Mátrixok
- Normák
Git és GitHub
- Bevezetés a verziókezelésbe, munkafolyamat, tárolók vizsgálata, módosítások visszavonása, változások lekérése és húzása, változások feltöltése
Projekt: Görbeillesztés
- Ez a projekt a „görbeillesztés” problémájának megoldásáról szól, amely a megadott adathalmazhoz legjobban illeszkedő görbeegyenlet megtalálását jelenti. Végigvezet egy ilyen probléma példáján, és szakaszokra van osztva, ahol minden szakasz olyan alapfogalmak gyakorlását igényli, mint az OOP, az SQL, a lineáris algebra és végül a gépi tanulási munkafolyamat.
Tanulási ütemterv
Hétfőtől péntekig 9:30–15:30 (Budapest-idő, CET/CEST)
Előadás
9:30–11:00 (Budapest-idő, CET/CEST)
Előadás
11:30–13:00 (Budapest-idő, CET/CEST)
Gyakorlati munkamenet
14:00–15:30 (Budapest-idő, CET/CEST)
Módszertanunk
Élő, online tanulás
- A Code Labs Academy-nél interaktív, élő online órákkal tesszük hatékonyabbá a tanulást: valós időben kapcsolódhat oktatóihoz és csoporttársaihoz, ami támogatja az együttműködést és a gyors fejlődést – Magyarországról is, Budapest-idő (CET/CEST) szerint.
Önálló tanulás
- Részmunkaidős képzés: 9 óra élő tanulás és kb. 11 óra önálló tanulás – összesen heti 20 óra.
- Teljes munkaidős képzés: 22,5 óra élő tanulás és kb. 17,5 óra önálló tanulás – összesen heti 40 óra.
Megfordított osztálytermi módszer
- A megfordított osztálytermi módszerrel az elméleti anyaggal önállóan készül, az élő órákon pedig aktívan gyakorol, kérdez, és valós feladatokon dolgozik.
Irányított gyakorlat
- A képzés során az aktív részvételre, a gyakorlati feladatokra és a portfólió-építésre helyezzük a hangsúlyt, hogy stabil, piacképes tudást építhessen.
Szeretnél a saját tempódban tanulni?
Tanulj a on‑demand Data Science & AI kurzusunkkal a saját tempódban, teljes rugalmassággal. Sajátítsd el, hogyan alakítsd át a nyers adatokat értékes insightokká, hogyan taníts intelligens modelleket, és hogyan építs valódi AI‑alkalmazásokat, és végezz felkészülten egy adatvezérelt innovációra épülő karrierhez.
Amire szüksége lesz
A Data Science & AI bootcamp kezdők számára is követhető: az előkészítő egységben és az első hetekben felépítjük a szükséges alapokat (Python, SQL, matematika/statisztika). Akkor is jó választás, ha teljesen új a terület, és akkor is, ha meglévő tudását szeretné strukturáltan bővíteni és gyakorlati projektekkel megerősíteni.
- Laptop vagy számítógép: Megbízható laptop vagy asztali számítógép, amely képes futtatni a szükséges eszközöket és fejlesztői környezeteket.
- Stabil internetkapcsolat: Megbízható internet-hozzáférés az élő órákhoz, gyakorlati feladatokhoz és projektekhez.
- Alapvető számítógépes jártasság: Operációs rendszer, fájlkezelés, böngészők és alap irodai eszközök magabiztos használata.
- Logikus gondolkodás és alapvető matematikai készségek: Középiskolai szintű matematika, grafikonok értelmezése és problémamegoldó gondolkodás előnyt jelent a statisztikai és ML témákhoz.
- Angol nyelvtudás: Legalább B1 szint, hogy kövesse a műszaki anyagokat és részt vegyen az órákon (a bootcamp angolul zajlik).
- Elkötelezettség a tanulás iránt: Proaktív hozzáállás a gyakorláshoz és a projektekhez, különösen az előkészítő egységben, hogy stabil alapot építsen.
Karrierszolgáltatási központ
Karrierfejlesztési workshopok
Nyitott, gyakorlatias foglalkozások a CLA közösség számára. Ismerje meg karrierközpontunkat, próbálja ki a módszereinket, és csatlakozzon akár egyetlen alkalomra is, amikor az időbeosztása engedi.
Személyre szabott 1:1 karrier-tanácsadás
Strukturált konzultációk a karriercélok tisztázására és egy reális, megvalósítható akcióterv felépítésére – barátságos, támogató keretek között.
Próbainterjúk
Gyakorolja a tipikus viselkedéses és technikai interjúhelyzeteket. Tanulja meg, hogyan mutassa be erősségeit, hogyan kommunikáljon projektekről, és hogyan készüljön fel a bértárgyalásra.
Önéletrajz- és motivációslevél-áttekintés
Kapjon személyre szabott visszajelzést a CV-jére és motivációs levelére, hogy a jelentkezése célzottabb legyen, és nagyobb eséllyel jusson el interjúig.
Állás- és gyakornoki lehetőségek
Karrierszakértőink által összegyűjtött állás- és gyakornoki lehetőségek, amelyek különösen hasznosak pályakezdőknek és junior szintre készülőknek.
Hozzáférés karrier-erőforrásainkhoz
Korlátlan hozzáférés a tanulási platformon elérhető karrieranyagokhoz, feladatokhoz és iparági erőforrásokhoz – akkor is, amikor épp önállóan halad.
Szakmai útmutatás és networking események
Találkozzon iparági szakemberekkel, kérdezzen, kapjon gyakorlati tanácsokat, és építsen kapcsolatokat karrierbeszélgetéseink és networking eseményeink során.
Alumni közösség és hálózatépítés
Maradjon kapcsolatban volt csoporttársaival és a CLA alumni közösséggel. Osszon meg releváns tartalmakat, indítson szakmai beszélgetéseket, és értesüljön a közösségen belül megjelenő lehetőségekről.
Miért válaszd a Code Labs Academy-t?
1:1 karriercoaching
Személyre szabott támogatás karrierszakértőktől: CV- és LinkedIn-optimalizálás, próbainterjúk és tech-fókuszú álláskeresési stratégia.
Portfólióra kész projektek
Végezz GitHub-kész portfólióval: valós projektekkel, amelyeket órán építesz, és mentor-visszajelzéssel csiszolsz tökéletesre.
Iparágvezérelt tanterv
A tananyagot negyedévente frissítjük, hogy kövesse az AI, kiberbiztonság és webfejlesztés aktuális igényeit.
Elismert tanúsítvány
Oszd meg AZAV-akkreditált Code Labs Academy tanúsítványodat LinkedInen, az önéletrajzodban és vízumkérelmekben.
Gyakran ismételt kérdések
A Code Labs Academy végzett hallgatóinak értékelései és beszámolói
Technikai háttér nélkül néhány hónap elteltével már nemcsak megértem az összetett gépi vagy mély tanulási modelleket, hanem magam is megtervezem azokat. Ha karrierváltást keresel a technológiai iparban, motiváltan és van egy kis időd, akkor jó helyen ...
Tökéletes az egyensúly az elmélet és a gyakorlat között, lehetőség nyílik a tanultakat alkalmazni házi feladatokban és valós projektekben, amelyeket az TA-k felülvizsgálnak. Mindenkinek ajánlom ezt a bootcamp-et, aki Data Science területén szeretné e ...
A Code Labs Academy webfejlesztő tanfolyam nagyon lenyűgöző volt, életem egyik legjobb élménye volt. Nagyon ajánlom, hogy vegyen részt ezen a bootcamp-en, ahol nemcsak webfejlesztést tanulhat, hanem karriertanácsot is kaphat, és készen áll az állásra ...
Ez egy online indítótábor aszinkron kurzusokkal, amelyek a világ minden táján bármely diák számára megfelelnek. Nagyra értékelem, hogy a sikeres teljesítést követően egy bizonyítvány is jár hozzá. Összefoglalva ezt A bootcamp minden egyben, megtanul ...
A kiberbiztonsági bootcamp, amelyen 2022-ben részt vettem, megtanított azokra az alapvető ismeretekre és készségekre, amelyek szükségesek ahhoz, hogy informatikai pályára léphessek. Az oktatóm hozzáértő volt, türelmes és mindig készségesen segített. ...
A tanárok és a mentorok csodálatosak, legalábbis nekem volt. Moe többet tanított, mint az összes tanárom egész életemben. Világossá teszi a dolgokat, és mindig arra biztat, hogy minden kihívás ellenére folytasd.
A tanárok nagyszerűek, toleránsak, motiváltak és vidámak. A tanulási folyamat gördülékeny és szórakoztató, lehetősége van kérdéseket feltenni és részt venni. De a legfontosabb, hogy projektek megvalósításával és bemutatásával készítenek fel a gyakorl ...
A webfejlesztési bootcamp részeként azt kell mondanom, hogy minden várakozásomat felülmúlta. A bootcamp valóban interaktív, szórakoztató és informatív. Sok mindent megtanultam a mentoraimnak és mindenkinek, aki a színfalak mögött dolgozik. Nagyon ajá ...
Az adatelemző mesterszak elvégzése után törekedtem arra, hogy tudásomat ezen a területen gyarapítsam azzal a céllal, hogy akár adattudományi, akár elemzői karriert folytassak. Azonban nehézségekbe ütköztem, hogy választ találjak a kérdéseimre, ezért ...
Mindig keresem az új lehetőségeket, hogy megtanuljam a legújabb adattudományi technológiákat, és a Code Labs Academy tartalmának minősége felülmúlta az elvárásaimat. Ha szenvedélyesen rajong a technológiáért, és hajlandó erőfeszítéseket tenni, ez a b ...
Az egyik legjobb módszer az adattudomány és a gépi tanulás elsajátítására, kiváló tanárok, akik mindig segítenek megérteni, és további ötleteket és példákat adnak. Ha többet szeretne tudni az ML-ről, a CLA a legjobb hely.
