Տվյալների գիտություն և AI Bootcamp
Իմացեք տվյալների գիտության և AI-ի հիմնարար տեսությունը և կիրառումը:
Մեր հրահանգիչները ձեզ կսովորեցնեն գիտելիքների և կիրառական հմտությունների հիմնական հիմքի միջոցով, որպեսզի ձեզ լավ դնեն տվյալների գիտության և AI-ի բեղմնավոր կարիերայի ճանապարհին:
Լրիվ դրույքով՝ 12 շաբաթ
Կես դրույքով՝ 24 շաբաթ
Այն, ինչ դուք կսովորեք
Դասավանդում է ձեզ հատուկ մշակված ուսումնական ծրագրի միջոցով, որը նախատեսված է 12 շաբաթվա ընթացքում (լրիվ դրույքով) ձեզ «ուղղակի հետաքրքրասերից» դեպի «լիովին հավաստագրված» տվյալների գիտության ոլորտում:
Հիմնադրամ
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git և GitHub, Linear Algebra, Probabilities and Statistics:
Տվյալների վերլուծություն
Տվյալների վերլուծություն, տվյալների պատրաստում, տվյալների վիզուալիզացիա և տվյալների որոնում:
Դասական մեքենայական ուսուցում
Մեքենայի ուսուցում, վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցում, ML մոդելի կատարելագործում, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines և դասակարգում:
Խորը ուսուցում
Նյարդային ցանցեր (իրականացում, խնդիրների վերացում և օպտիմիզացում), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras և Scikit-Learn:
Բնական լեզվի մշակում
Տեքստի կոդավորում NLP-ի, կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNN), LSTM-ի, ուշադրության մեխանիզմների, տրանսֆորմատորային մոդելի և չաթ-բոտերի կառուցման համար:
Լրացուցիչ մանրամասների կարիք ունե՞ք:
Ներբեռնեք մեր ուսումնական ծրագիրը
Գլուխ 0. Նախնական աշխատանք
Տվյալների գիտությունը վերջին տարիների ամենահեղինակավոր կարիերաներից մեկն է: Այն ներառում է տվյալների մշակում, մաքրում, գնահատում և մեքենայական ուսուցման մոդելների մշակում՝ իրադարձությունների արդյունքները կանխատեսելու համար: Այս գլխում մենք կանդրադառնանք տվյալների գիտության հիմունքներին, որպեսզի պատրաստվեք սկսել ձեր ուսումնական ճանապարհորդությունը:
Ներածություն Python-ին
- Python լեզու և պատմություն
- Python-ի հիմունքները
- Հիմնական տվյալների կառուցվածքները Python-ում
- Դասեր և առարկաներ
- Մոդուլներ և փաթեթներ
- Մուտք/Ելք
- Սխալներ և բացառություններ
Միջավայրեր
- Python միջավայրեր
- Անակոնդա
- Jupyter Notebooks
SQL և տվյալների բազաներ
- SQL հիմունքներ
- SQL հարցումներ
Գծային հանրահաշիվ
- Scalars And Vectors
- Մատրիցներ
- Նորմեր
Git և GitHub
- Ներածություն տարբերակի վերահսկման համար
- Աշխատանքային ընթացք
- Պահեստների ստուգում
- Փոփոխությունների չեղարկում
- Փոփոխությունների առբերում և քաշում
- Հրում Փոփոխություններ
Նախագիծ՝ Curve Fitting
- Այս նախագիծը վերաբերում է «Curve fitting» խնդրի լուծմանը, որը ներառում է գտնել լավագույն կորի հավասարումը տվյալ տվյալների հավաքածուին համապատասխանելու համար: Այն կուղղորդի ձեզ այս խնդրի օրինակով և բաժանված է բաժինների, որտեղ յուրաքանչյուր բաժին կկիրառի այնպիսի հիմնարար հասկացություններ, ինչպիսիք են OOP, SQL, Գծային հանրահաշիվը և մեքենայական ուսուցման վերջնական աշխատանքային հոսքը:
Ինչու՞ սովորել մեզ հետ:
- Արագ տեմպերով.
- Փոքր դասի չափսեր.
- 1:1 կարիերայի քոուչինգը անհատապես համապատասխանեց ձեր փորձին և նպատակներին:
- Հեռավար ուսուցում աշխարհի ցանկացած կետից:
Ուսուցման համայնք
9.9/10
Զուտ խթանողի միավորը*
5/5
Ուսուցչի գիտելիքներ *
5/5
Արդյունաբերության համապատասխանություն*
Ներեցեք, մենք ներկայումս չունենք բաց տարածքներ մեր նիստերից որևէ մեկում:
Դուք կարող եք գրանցել ձեր հետաքրքրությունը, որպեսզի առաջինը իմանաք, երբ տարածքները նորից բացվեն, կամ տեսնեք մեր Անվճար Միջոցառումներ էջ ցանկացած համտեսող մեկանգամյա նիստերի համար:
Ուսման վարձ և ֆինանսավորում
Ֆինանսավորե՛ք ինքնուրույն կամ ընտրե՛ք մեր գործընկերներից մեկը, որը լավագույնս համապատասխանում է ձեզ:
Ֆինանսական գործընկերներ
Բացահայտեք մեր ֆինանսավորող գործընկերներին և գտեք, թե որն է ձեզ հարմար ձեր ճանապարհորդության ընթացքում:
Ֆինանսավորման տարբերակներ
Ֆինանսավորումը չպետք է խանգարի ձեր ձգտումներին։ Այդ իսկ պատճառով մենք առաջարկում ենք բազմաթիվ ֆինանսավորման լուծումներ՝ տարբեր իրավիճակներում հարմարվելու համար:
Bildungsgutschein
Ֆինանսավորեք ձեր CLA ճամբարը Գերմանիայի կառավարության կրթական վաուչերով՝ 0 եվրո վճարելու հնարավորությամբ:
CLA զեղչեր
Ներդրումներ կատարեք ձեր մեջ ավելի քիչ գումարով: Բացահայտեք մեր զեղչերը:
Qualifizierungschancengesetz
Ուսումնասիրեք «Որակավորման հնարավորությունների մասին» օրենքի առավելությունները Germany-ում աշխատուժի զարգացման խթանման գործում:
Հաճախակի տրվող հարցեր
Ինչպես դիմել
Մենք գիտենք, որ մանկավարժ ընտրելը կարող է դժվար գործ լինել: Ահա թե ինչու մենք մեր պոտենցիալ մասնակիցներից յուրաքանչյուրին հնարավորինս շուտ կապի մեջ ենք դնում մարդու հետ, և դուք նրանց հետ կլինեք մինչև ձեր դասընթացը սկսելը:
Դուք կընտրեք ձեր դասընթացը, համալսարանը և ուսման ժամանակացույցը՝ նշելով մեզ մոտ սովորելու ձեր մոտիվացիան:
Հանդիպում ուսուցման մասնագետի հետ
Ամրագրեք ձեր հանդիպումը մեր ուսուցման մասնագետներից մեկի հետ՝ հաստատելու, որ մենք ճիշտ ենք ձեզ համար և շտկելու ձեր ցանկացած հարց կամ մտահոգություն: Այստեղ մենք կարող ենք խոսել նաև ֆինանսավորման տարբերակների, հատուկ առաջարկների և ցանկացած հարմարեցման մասին, որը ձեզ կարող է անհրաժեշտ լինել:
Ներբեռնում և նախնական աշխատանք
Գրանցվելուց հետո մենք ձեզ կապ կհաստատենք ձեր դասընթացի դասախոսների և խմբակիցների հետ: Մենք նաև կկազմակերպենք նախնական դասընթացի ուսումնասիրություն՝ համոզվելու համար, որ դուք կարող եք գետնին վազել մեզ հետ առաջին օրվանից:
Կապվեք ուսուցման մասնագետի հետ
Արագ հարց նախքան դիմելը: Որոշակի դասընթացի մասին ինչ-որ բան գրավեց ձեր աչքը և ցանկանում եք ավելին իմանալ: Տեղեկացրեք մեզ: Մենք ուրախ կլինենք օգնել:
Աշխատանքի վիճակագրություն
2024 թվականին աշխարհում կան մոտ 1,7 միլիոն բաց տեխնոլոգիական դիրքեր
ԱՄՆ
- ԱՄՆ-ի համար ակտիվ տեխնոլոգիական աշխատանքի հրապարակումների գնահատված թիվը կազմում է 438,000 (Աղբյուր)
- Տեխնիկական աշխատուժի CompTIA վիճակի հաշվետվություն 2024 , որը հիմնված է ԱՄՆ Աշխատանքի վիճակագրության բյուրոյի կողմից հավաքագրված տվյալների վերլուծության վրա, ակնկալում է, որ տեխնոլոգիական աշխատուժը 2022 թվականից ԱՄՆ-ի ընդհանուր աշխատուժից երկու անգամ ավելի արագ կաճի: մինչև 2032 թվականը: Սա նշանակում է տարեկան մոտ 350,000 նոր տեխնոլոգիական աշխատատեղ, որը ստեղծվում է փոխարինման կարիքները բավարարելու և արդյունաբերության ընդլայնումը հարմարեցնելու համար: (Աղբյուր)
Եվրոպա
- Եվրոպայում տեխնոլոգիական աշխատատեղեր, ցուցանիշը կազմում է 960,000
- Եվրոպայում Տեղեկատվական և հաղորդակցական տեխնոլոգիաների (ՏՀՏ) մասնագետներ աշխատող մարդկանց թիվը վերջին երկու տասնամյակների ընթացքում աճել է շուրջ 75 տոկոսով, քանի որ թվային տեխնոլոգիաները և ծառայությունները դարձել են եվրոպական տնտեսության ավելի կենսական մասը։ (Աղբյուր)
- 2021 թվականի դրությամբ գրեթե ինը միլիոն մարդ ուղղակիորեն աշխատում է որպես ՏՀՏ մասնագետ միությունում, ընդ որում Գերմանիան տրամադրում է ավելի քան երկու միլիոն մասնագետ, իսկ Ֆրանսիան՝ 1,25 միլիոն: ՏՀՏ ոլորտի այլ նշանավոր երկրներ ներառում են Իտալիան, Իսպանիան, Նիդեռլանդները, Լեհաստանը և Շվեդիան: (Աղբյուր)
- Տեխնիկական աշխատանքի բոլոր հայտարարություններից 54%-ը փնտրել է 0-ից 2 տարվա աշխատանքային փորձ ունեցող թեկնածուների: Աշխատանքային հայտարարությունները լայնորեն ցրված են եղել աշխարհագրորեն, ամենամեծ թվով Գերմանիայում (639,278), Լեհաստանում (450,391) և Ֆրանսիայում (280,681): (Աղբյուր)
- Տեխնիկական աշխատուժի CompTIA վիճակի հաշվետվություն 2024 , որը հիմնված է ԱՄՆ Աշխատանքի վիճակագրության բյուրոյի կողմից հավաքագրված տվյալների վերլուծության վրա, ակնկալում է, որ տեխնոլոգիական աշխատուժը 2022 թվականից ԱՄՆ-ի ընդհանուր աշխատուժից երկու անգամ ավելի արագ կաճի: մինչև 2032 թվականը: Սա նշանակում է տարեկան մոտ 350,000 նոր տեխնոլոգիական աշխատատեղ, որը ստեղծվում է փոխարինման կարիքները բավարարելու և արդյունաբերության ընդլայնումը հարմարեցնելու համար: (Աղբյուր)
Եվրոպական տեխնոլոգիաների աշխատանքի ընդունման միտումները
Այս գծապատկերը ցույց է տալիս ծրագրային ապահովման զարգացման դերերի զգալիորեն ավելի մեծ պահանջարկ՝ համեմատած այլ տեխնոլոգիական կատեգորիաների հետ, որին հաջորդում են համակարգերի վերլուծությունը և կիբերանվտանգությունը՝ որպես երկրորդ ամենապահանջված կատեգորիա:
- 0-2 տարվա փորձ՝ բացված աշխատատեղերի 35%-ը
- 3-10 տարվա փորձ՝ բացված աշխատատեղերի 10%-ը
- 11+ տարվա փորձ՝ բացված աշխատատեղերի 13%-ը
- Չի նշվում՝ բացված աշխատատեղերի 42%-ը
Ամենամեծ կատեգորիան «Նշված չէ»՝ 42%, ինչը ենթադրում է, որ աշխատանքի շատ հայտարարություններում բացահայտորեն չի նշվում պահանջվող փորձը: Նրանց թվում, ովքեր անում են, հստակ նախապատվություն կա մուտքի մակարդակի պաշտոնների համար (0-2 տարի), որոնք կազմում են բացումների 35%-ը:
Code Labs Academy © 2024 Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են.