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 (CET, Budapest-idő)
Előadás
9:30–11:00 (CET, Budapest-idő)
Előadás
11:30–13:00 (CET, Budapest-idő)
Gyakorlati munkamenet
14:00–15:30 (CET, Budapest-idő)
Módszertanunk
Online élő tanulás
- A CLA-nál interaktív, élő online órákkal emeljük magasabb szintre a tanulási élményt: valós időben kapcsolódhat oktatóihoz és csoporttársaihoz, ami támogatja az együttműködést és a gyors készségfejlesztést.
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
- Tapasztalja meg dinamikus tanulási megközelítésünket a megfordított osztálytermi módszerrel: az elméleti anyaggal önállóan készül, az élő órákon pedig aktívan gyakorol, kérdez és valós projekteken dolgozik.
Irányított gyakorlat
- Vegyen részt egy magával ragadó tanulási élményben, ahol az aktív részvételre, a gyakorlati feladatokra és a portfólió‑építésre helyezzük a hangsúlyt, hogy stabil, piacképes tudásbázist építsen.
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
Nem szükséges informatikai vagy programozási előképzettség a bootcamphoz való csatlakozáshoz. Úgy tekintünk Önre, mintha nem lenne előzetes tudása, és az első hetekben végigvezetjük az alapokon, hogy stabil fundamentumot építhessen. Akár teljesen új a területen, akár karrierváltáson gondolkodik, programunk célja, hogy gyorsan és magabiztosan felzárkóztassa.
- Laptop vagy számítógép: Megbízható laptop vagy asztali számítógép, elegendő feldolgozási teljesítménnyel és képes futtatni a szükséges programokat.
- Stabil internetkapcsolat: Megbízható internet-hozzáférés élő tanulási ülésekhez, gyakorlati laborokhoz és feladatokhoz.
- Alapvető számítógépes írástudás: Képesség operációs rendszerek, irodai szoftverek és webböngészők magabiztos használatára.
- Alapvető algoritmikus és programozási ismeretek: A programozási koncepciók alapvető ismerete, hogy kényelmesen kövesse a kurzusokat.
- Angol nyelvtudás: Legalább B1 szint, hogy megértse a műszaki anyagokat és hatékonyan kommunikáljon, mivel a bootcamp angolul zajlik.
- A tanulás iránti elkötelezettség: Proaktív hozzáállás a tanulás és a kódolás gyakorlása iránt, különösen az előkészítő egység során, hogy szilárd alapot hozzon létre a bootcamp folytatásához.
Karrierszolgáltatási központ
Karrierfejlesztési workshopok
Ízelítő jellegű foglalkozások Önnek és a szélesebb CLA közösségnek. Kóstoljon bele, mit kínál karrierközpontunk, ismerje meg karriertanácsadónkat, és csatlakozzon akár az utolsó pillanatban is, ha ideje engedi.
Személyre szabott karriertanácsadási foglalkozások
Strukturált foglalkozások karriercéljai azonosításához és stratégiák kidolgozásához, hogy barátságos tanácsadói üléseken és karrierakcióterv készítésén keresztül elérje őket.
Próbainterjúk
Gyakorolja a gyakori viselkedéses interjúkérdéseket: hogyan mutassa meg, hogy azt nyújtja, amit a munkáltatók keresnek, hogyan emelje ki erősségeit, és hogyan tárgyaljon a fizetésről.
Önéletrajz- és kísérőlevél-áttekintések
Kapjon személyre szabott javaslatokat önéletrajzára és kísérőlevelére, hogy felkeltse a toborzók figyelmét, és megszerezze a kívánt állásinterjút.
Munka- és gyakornoki lehetőségek
A legfrissebb állás- és gyakornoki lehetőségek, amelyeket karrierszakértőink válogatnak össze, és amelyek valóban pályakezdőknek szólnak.
Karrier-erőforrás platformhoz való hozzáférés
Korlátlan hozzáférés a tanulási platformon elérhető karrierszolgáltatási anyagokhoz, feladatokhoz és technológiai iparági forrásokhoz.
Szakmai útmutatás és networking események
Találkozzon iparági szakemberekkel, kapjon karriertanácsot és útmutatást, és építsen kapcsolatokat más szakértőkkel karrierbeszélgetéseink és networking eseményeink során.
Alumni hálózatépítés
Lépjen kapcsolatba volt csoporttársaival és a CLA alumni közösséggel, ossza meg az érdekes és releváns tartalmakat, indítson értelmes beszélgetéseket, és ossza meg azokat az állásajánlatokat, amelyek érdekelhetik az öregdiákokat.
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
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 ...
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 ...
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 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 ...
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 ...
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 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.
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 ...
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.
