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
Տվյալների գիտությունը և AI-ն նորարարության առաջնագծում են՝ կենտրոնանալով խելացի համակարգերի զարգացման վրա՝ բարդ մարտահրավերները լուծելու և տվյալները արժեքավոր պատկերացումների վերածելու համար:
Տվյալների գիտությունը համատեղում է վիճակագրական վերլուծությունը, ծրագրավորումը և տիրույթի գիտելիքները՝ միտումները հասկանալու և կանխատեսելու համար: Տվյալների գիտության մեջ հիմք ստեղծելով՝ դուք կարող եք տվյալները վերածել գործող պատկերացումների, որոնք օգնում են բիզնեսին տեղեկացված որոշումներ կայացնել:
Արհեստական ինտելեկտը, մյուս կողմից, թույլ է տալիս համակարգիչներին սովորել և որոշումներ կայացնել՝ ընդօրինակելով մարդկային բանականությունը: Սա հանգեցնում է ավելի ու ավելի առաջընթացների ռոբոտաշինության, ինքնակառավարվող մեքենաների և անհատականացված առաջարկությունների ոլորտում: Քանի որ բիզնեսները օգտագործում են տվյալները և AI-ն՝ օպտիմիզացնելու գործառնությունները, այս ոլորտների փորձագետները դառնում են կարևոր:
Code Labs Academy Data Science Bootcamp-ը ստիպում է ձեզ դառնալ տեխնոլոգիայի ապագայի մի մասը և բացում է կարիերայի հետաքրքիր ուղիներ ծաղկող ոլորտում:
Դասավանդում է ձեզ հատուկ մշակված ուսումնական ծրագրի միջոցով, որը նախատեսված է 12 շաբաթվա ընթացքում (լրիվ դրույքով) ձեզ «ուղղակի հետաքրքրասեր»-ից «լիովին հավաստագրված» հասցնելու տվյալների գիտության ոլորտում:
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git և GitHub, Linear Algebra, Probabilities and Statistics:
Տվյալների վերլուծություն, տվյալների պատրաստում, տվյալների վիզուալիզացիա և տվյալների որոնում:
Մեքենայի ուսուցում, վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցում, ML մոդելի կատարելագործում, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines և դասակարգում:
Նյարդային ցանցեր (իրականացում, խնդիրների վերացում և օպտիմիզացում), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras և Scikit-Learn:
Տեքստի կոդավորում NLP-ի, կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNN), LSTM-ի, ուշադրության մեխանիզմների, տրանսֆորմատորային մոդելի և չաթ-բոտերի կառուցման համար:
Լրացուցիչ մանրամասների կարիք ունե՞ք:
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:
Ձեզ հարկավոր չէ որևէ նախնական որակավորում համակարգչային գիտության կամ ծրագրավորման ոլորտում՝ մեր bootcamp-ին միանալու համար: Մենք չենք ենթադրում նախնական գիտելիքներ և կառաջնորդենք ձեզ հիմունքներով առաջին մի քանի շաբաթների ընթացքում՝ ապահովելով, որ դուք ի սկզբանե ամուր հիմք կկառուցեք: Անկախ նրանից, թե դուք նոր եք այս ոլորտում, թե փնտրում եք կարիերայի փոփոխություն, մեր ծրագիրը նախատեսված է ձեզ արագ և վստահորեն արագացնելու համար:
Վերջնական նախագիծը ձեզ հնարավորություն է տալիս փորձության ենթարկել ձեր bootcamp գիտելիքները և նոր ձեռք բերված հմտությունները դինամիկ, գործնական միջավայրում: Սա իրական ինչ-որ բան ստեղծելու, ձեր տեխնիկական կարողությունները ցուցադրելու և ձեր մասնագիտական պորտֆելի առանցքային մասը հանդիսացող նախագիծ մշակելու հնարավորություն է: Այն թույլ է տալիս արտահայտել ձեր կրեատիվությունը և ընդգծել, թե որքան եք զարգացել ձեր bootcamp փորձառության ընթացքում:
Բացի այդ, վերջնական նախագիծը նախագծված է կրկնելու այն մարտահրավերները, որոնք դուք կհանդիպեք իրական տեխնոլոգիական աշխատանքում, ինչը հնարավորություն կտա ձեզ ցուցադրել բարդ խնդիրներ լուծելու ձեր հմտությունները և զինել ձեզ ձեր ապագա կարիերայի ակնկալիքներին:
Ուսուցման համայնք
9.9/10
Զուտ խթանողի միավորը*
5/5
Ուսուցչի գիտելիքներ *
5/5
Արդյունաբերության համապատասխանություն*
Մենք պատրաստվում ենք բաց տվյալների գիտության դասընթացի խմբային մեկնարկը: Ընտրեք ձեր նախընտրած ամսաթիվը և համալսարանի տեսակը՝ ավելին իմանալու համար:
Ֆինանսավորե՛ք ինքնուրույն կամ ընտրե՛ք մեր գործընկերներից մեկը, որը լավագույնս համապատասխանում է ձեզ:
Բացահայտեք մեր ֆինանսավորող գործընկերներին և գտեք, թե որն է ձեզ հարմար ձեր ճանապարհորդության ընթացքում:
Ֆինանսավորումը չպետք է խանգարի ձեր ձգտումներին։ Այդ իսկ պատճառով մենք առաջարկում ենք բազմաթիվ ֆինանսավորման լուծումներ՝ տարբեր իրավիճակներում հարմարվելու համար:
Ֆինանսավորեք ձեր CLA ճամբարը Գերմանիայի կառավարության կրթական վաուչերով՝ 0 եվրո վճարելու հնարավորությամբ:
Ներդրումներ կատարեք ձեր մեջ ավելի քիչ գումարով: Բացահայտեք մեր զեղչերը:
Ուսումնասիրեք «Որակավորման հնարավորությունների մասին» օրենքի առավելությունները Germany-ում աշխատուժի զարգացման խթանման գործում:
Եթե ունեք ավելի շատ հարցեր, կարող եք էլփոստով ուղարկել մեզ hello@codelabsacademy.com կամ զանգիր մեր ուսուցման մասնագետներից մեկի հետ: Մենք ուրախ կլինենք տրամադրել լրացուցիչ տեղեկություններ և պատասխանել ցանկացած կոնկրետ հարցի, որը դուք ունեք bootcamp-ի կամ դիմումի գործընթացի վերաբերյալ:
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:
Արագ հարց նախքան դիմելը: Որոշակի դասընթացի մասին ինչ-որ բան գրավեց ձեր աչքը և ցանկանում եք ավելին իմանալ: Տեղեկացրեք մեզ: Մենք ուրախ կլինենք օգնել:
2024 թվականին աշխարհում կան մոտ 1,7 միլիոն բաց տեխնոլոգիական դիրքեր
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:
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 © 2025 Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են.
