Data Science & AI Bootcamp
Ismerje meg a Data Science & AI alapvető elméletét és alkalmazását.
Oktatóink felkészítik Önt a tudás és az alkalmazott készségek alapvető alapjaira, hogy jó úton járhasson egy eredményes karrier felé az adattudomány és az AI területén.
Teljes munkaidő: 12 hét
Részmunkaidő: 24 hét
Miért érdemes Data Science-t és AI-t tanulni?
Mi az a Data Science & AI?
Az adattudomány és a mesterséges intelligencia élen jár az innovációban, és az intelligens rendszerek fejlesztésére összpontosít, hogy megoldja az összetett kihívásokat és az adatokat értékes ismeretekké alakítsa át.
Mit nyersz?
Az adattudomány a statisztikai elemzést, a programozást és a tartományi ismereteket egyesíti a trendek megértése és előrejelzése érdekében. Az adattudományi alapok megalapításával az adatokat hasznosítható betekintésekké alakíthatja, amelyek segítenek a vállalkozásoknak megalapozott döntések meghozatalában.
A mesterséges intelligencia viszont lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy az emberi intelligencia utánzásával tanuljanak és döntéseket hozzanak. Ez egyre több előrelépéshez vezet a robotika, az önvezető autók és a személyre szabott ajánlások terén. Mivel a vállalkozások az adatokat és az AI-t használják fel a műveletek optimalizálására, az e területek szakértői nélkülözhetetlenek.
Szeretnél karriert kezdeni ezen a nagyon keresett területen?
A Code Labs Academy Data Science Bootcamp segítségével a technológia jövőjének részévé válik, és izgalmas karrierutakat nyit meg a virágzó területen.
Amit meg fogsz tanulni
Egy speciálisan összeállított tananyagon keresztül tanítunk Önnek, amelynek célja, hogy a „csak kíváncsiból” a „teljesen okleveles” adattudományba vezessen, mindössze 12 hét alatt (teljes munkaidőben).
Alapítvány
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git és GitHub, Lineáris algebra, Valószínűségek és statisztikák.
Adatelemzés
Adatelemzés, adat-előkészítés, adatvizualizáció és adatfeltárás.
Klasszikus gépi tanulás
Gépi tanulás, felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, ML-modell továbbfejlesztés, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines és osztályozás.
Mély tanulás
Neurális hálózatok (végrehajtás, hibaelhárítás és optimalizálás), CNN architektúrák, Autoencoder architektúra, adatbővítés, Tensorflow, Keras és Scikit-Learn.
Természetes nyelvi feldolgozás
Szövegkódolás NLP-hez, visszatérő neurális hálózatokhoz (RNN), LSTM-hez, figyelemmechanizmusokhoz, transzformátormodellhez és chatbot-építéshez.
További részletekre van szüksége?
Töltse le a tananyagunkat
0. fejezet: Előmunka
Az adattudomány az elmúlt évek egyik legrangosabb pályája volt. Magában foglalja az adatok kezelését, tisztítását, kiértékelését, valamint gépi tanulási modellek fejlesztését az események kimenetelének előrejelzésére. Ebben a fejezetben bemutatjuk az adattudomány alapjait, hogy felkészülhessen a tanulási út megkezdésére.
Bevezetés a Pythonba
- Python nyelv és történelem
- A Python alapjai
- Alapvető adatstruktúrák a Pythonban
- Osztályok és tárgyak
- Modulok és csomagok
- Bemenet kimenet
- Hibák és Kivételek
Környezetek
- Python környezetek
- Anakonda
- Jupyter notebookok
SQL és adatbázisok
- Az SQL alapjai
- SQL lekérdezések
Lineáris algebra
- Skalárok és Vektorok
- Mátrixok
- Normák
Git és GitHub
- Bevezetés a verzióvezérlésbe
- Munkafolyamat
- Adattárak vizsgálata
- Változások visszavonása
- Változások lekérése és lehúzása
- Változások kikényszerítése
Projekt: Curve Fitting
- Ez a projekt a „Görbeillesztés” probléma megoldásáról szól, amely magában foglalja a legjobb görbeegyenlet megtalálását egy adott adatkészlethez. Ez végigvezeti Önt egy példán erre a problémára, és szakaszokra oszlik, ahol minden szakasz az alapvető fogalmak, például az OOP, SQL, lineáris algebra és a gépi tanulás utolsó munkafolyamatának használatát fogja gyakorolni.
Amire szüksége lesz
Nincs szükség előzetes számítástechnikai vagy programozói végzettségre, hogy csatlakozhasson bootcamp-ünkhöz. Feltételezzük, hogy nincs előzetes tudás, és az első hetekben végigvezetjük az alapokon, biztosítva, hogy az alapoktól kezdve erős alapot építs fel. Akár új a területen, akár karrierváltásra vágyik, programunkat úgy alakítottuk ki, hogy gyorsan és magabiztosan haladjon.
Végső Projekt
A záró projekt lehetőséget ad arra, hogy próbára tegye a bootcamp tudását és újonnan megszerzett készségeit egy dinamikus, gyakorlati környezetben. Ez egy lehetőség arra, hogy valami igazit alkoss, bemutasd technikai képességeidet, és olyan projektet dolgozz ki, amely a szakmai portfóliójának kulcsfontosságú része lesz. Lehetővé teszi, hogy kifejezze kreativitását, és kiemelje, mennyit fejlődött a bootcamp élménye során.
Ezenkívül a végső projekt célja, hogy megismételje azokat a kihívásokat, amelyekkel valódi műszaki munka során találkozik, lehetővé téve Önnek, hogy bemutassa készségeit az összetett problémák megoldásában, és felkészítse Önt jövőbeli karrierje elvárásaira.
- Probléma azonosítása: Válasszon ki egy valós problémát, amely releváns iparága vagy érdeklődési köre szempontjából. Világosan határozza meg a projekt hatókörét és céljait, kiemelve, hogy a fejlett mély tanulási technikák hogyan javíthatják a megoldást.
- Adatgyűjtés és előfeldolgozás: Gyűjtsön össze adatokat különböző forrásokból, tisztítsa meg és előfeldolgozza azokat kezelni a hiányzó értékeket, a kiugró értékeket és az inkonzisztenciákat. Győződjön meg arról, hogy az adatok alkalmasak a mély tanulási modellekhez, beleértve a normalizálást és szükség esetén a kiegészítést.
- Feltáró adatelemzés (EDA): Végezze el az adatok megjelenítését és statisztikai elemzését a trendek, összefüggések, és belátások. Finomítsa a projekt irányát az EDA megállapításai alapján, miközben mérlegeli a mélytanulási architektúrák, például a CNN-ek, az RNN-ek vagy a transzformátorok alkalmasságát.
- Modellépítés és -értékelés: Gépi tanulási modellek fejlesztése és betanítása, amely olyan fejlett mély tanulási technikákat foglal magában, mint a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) a képadatokhoz, az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) vagy az LSTM-ek az idősorokhoz vagy sorozatadatokhoz, vagy transzformátormodellek az NLP-feladatokhoz. Értékelje a modell teljesítményét olyan metrikák segítségével, mint a pontosság, precizitás, visszahívás vagy AUC, és alkalmazzon hiperparaméter-hangolást a mély tanulási modellek optimalizálásához.
- Bevezetés és bemutatás: Telepítse a végső modellt webes keretrendszerek segítségével., API-k vagy felhőalapú szolgáltatások, amelyek méretezhetőséget biztosítanak a mély tanulási modellekhez. Professzionális keretek között mutassa be megállapításait, a modell teljesítményét, valamint üzleti vagy valós hatását az érdekelt feleknek.
Miért Tanuljon Velünk?
- Gyors tempójú.
- Kis osztálylétszámok.
- Az 1:1 arányú karrier coaching egyénileg megfelel az Ön tapasztalatainak és céljainak.
- Távoli tanulás, a világ bármely pontjáról.
Tanulási Közösség
9.9/10
Net Promoter pontszám*
5/5
tanári tudás*
5/5
Iparági vonatkozás*
Sajnáljuk, jelenleg nincs szabad helyünk egyik foglalkozásunkon sem.
regisztrálhatja érdeklődését, hogy elsőként értesüljön, amikor újra nyílnak helyek, vagy tekintse meg Ingyenes események oldal bármely egyszeri kóstolóhoz.
Tandíj és finanszírozás
Finanszírozzon önállóan, vagy válassza ki partnereink közül az Ön számára legmegfelelőbbet.
Finanszírozó partnerek
Fedezze fel finanszírozási partnereinket, és találja meg az Ön számára legmegfelelőbbet.
Finanszírozási lehetőségek
A finanszírozás nem akadályozhatja törekvéseit. Ezért kínálunk finanszírozási megoldások tömkelegét a különféle helyzetek kezelésére.
Bildungsgutschein
Finanszírozza a CLA kezdőtáborát a német kormány oktatási utalványával.
CLA kedvezmények
Fektessen be önmagába kevesebbért. Fedezze fel kedvezményeinket.
Qualifizierungschancengesetz
Fedezze fel a Képesítési lehetőségekről szóló törvény előnyeit a munkaerő-fejlesztés előmozdítása terén Germany.
Gyakran Ismételt Kérdések
Van még kérdése?
Ha további kérdései vannak, írjon nekünk e-mailt a hello@codelabsacademy.com vagy a egyeztessen hívást egyik tanulási szakértőnkkel. Szívesen adunk további információkat, és válaszolunk a bootcamppel vagy a jelentkezési folyamattal kapcsolatos konkrét kérdéseire.
Hogyan kell alkalmazni
Tudjuk, hogy nehéz feladat lehet a pedagógus kiválasztása. Ezért minden potenciális résztvevőnket mihamarabb kapcsolatba hozunk egy emberrel, és Ön velük lesz mindaddig, amíg el nem kezdi a tanfolyamot.
Ön választja ki a kurzusát, a campusát és a tanulási ütemtervet, jelezve motivációját, hogy velünk tanuljon.
Találkozó a tanulási szakértővel
Foglalja le találkozóját egyik tanulási szakértőnkkel, hogy megbizonyosodjon arról, hogy mi vagyunk a megfelelőek az Ön számára, és tisztázza az esetleges kérdéseket vagy aggályait. Itt beszélhetünk a finanszírozási lehetőségekről, az akciókról és az esetleges szállásokról is.
Bevezetés és előmunka
A regisztráció után felvesszük veled a kapcsolatot a kurzusoktatóival és a kohorsztársaiddal. Ezenkívül beállítunk néhány kurzus előtti tanulmányt is, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy az első naptól kezdődően elindulhat velünk.
Forduljon egy oktatási szakértőhöz
Gyors kérdés a jelentkezés előtt? Valami egy adott kurzussal kapcsolatban felkeltette a figyelmét, és szeretne többet megtudni? Tudasd velünk. Szívesen segítünk.
Olvassa el a legújabb cikkeket blogunkon
Állásstatisztika
2024-ben körülbelül 1,7 millió nyitott technológiai pozíció van világszerte
Az USA
- Az Egyesült Államokban az aktív technológiai álláshirdetések becsült száma 438 000 (Forrás)
- A CompTIA 2024-es műszaki munkaerő-jelentés az Egyesült Államok Munkaügyi Statisztikai Hivatala által gyűjtött adatok elemzése alapján arra számít, hogy 2022-től a technológiai munkaerő kétszer olyan gyorsan fog növekedni, mint a teljes amerikai munkaerő. Ez nagyjából 350 000 új technológiai munkahelyet jelent évente, amelyek megfelelnek a csereigényeknek és az ipar bővülésének. (Forrás)
Európa
- Tech Jobs Európában, a szám 960 000-re tehető
- Az információs és kommunikációs technológiai (IKT) szakemberek száma Európában az elmúlt két évtizedben körülbelül 75 százalékkal nőtt, mivel a digitális technológiák és szolgáltatások az európai gazdaság fontosabb részévé váltak. (Forrás)
- 2021-től csaknem kilencmillió ember dolgozik közvetlenül IKT-szakértőként a szakszervezetben, Németországból több mint kétmillió, Franciaország pedig 1,25 milliót. Az IKT-ipar további kiemelkedő országai közé tartozik Olaszország, Spanyolország, Hollandia, Lengyelország és Svédország. (Forrás)
- Az összes műszaki álláshirdetés 54%-a 0–2 éves munkatapasztalattal rendelkező jelölteket keresett. Az álláshirdetések földrajzilag igen szétszórtak voltak, a legnagyobb számban Németországban (639 278), Lengyelországban (450 391) és Franciaországban (280 681) voltak jelen. (Forrás)
- A CompTIA 2024-es műszaki munkaerő-jelentés az Egyesült Államok Munkaügyi Statisztikai Hivatala által gyűjtött adatok elemzése alapján arra számít, hogy 2022-től a technológiai munkaerő kétszer olyan gyorsan fog növekedni, mint a teljes amerikai munkaerő. Ez nagyjából 350 000 új technológiai munkahelyet jelent évente, amelyek megfelelnek a csereigényeknek és az ipar bővülésének. (Forrás)
Európai műszaki munkaerő-felvételi trendek
Ez a grafikon a szoftverfejlesztői szerepkörök iránti lényegesen nagyobb keresletet mutatja más technológiai kategóriákhoz képest, a második legkeresettebb kategória pedig a rendszerelemzés és a kiberbiztonság.
- 0-2 év tapasztalat: az állások 35%-a
- 3-10 év tapasztalat: a meghirdetett állások 10%-a
- 11 év feletti tapasztalat: a meghirdetett állások 13%-a
- Nincs megadva: a meghirdetett állások 42%-a
A legnagyobb kategória a „Nincs megadva” 42%-kal, ami arra utal, hogy sok álláshirdetésen nincs kifejezetten feltüntetve a szükséges tapasztalat. Azok között, akik ezt teszik, egyértelműen előnyben részesítik a belépő szintű pozíciókat (0-2 év), amelyek a megnyitók 35%-át teszik ki.
LÉPJEN KAPCSOLATBA VELÜNK
Code Labs Academy © 2024 Minden jog fenntartva.