Տվյալների գիտություն և AI Bootcamp Նոր Զելանդիա-ում

Գրանցվեք մեր փորձագետների կողմից ղեկավարվող առցանց տվյալների գիտության և AI Bootcamp-ին Նոր Զելանդիա-ում:

Առցանց

Լրիվ դրույքով՝ 12 շաբաթ

Կես դրույքով՝ 24 շաբաթ

Ինչու՞ սովորել տվյալների գիտություն և AI:

Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը և AI-ն:

Տվյալների գիտությունը և AI-ն նորարարության առաջնագծում են՝ կենտրոնանալով խելացի համակարգերի զարգացման վրա՝ բարդ մարտահրավերները լուծելու և տվյալները արժեքավոր պատկերացումների վերածելու համար:

Ի՞նչ եք շահելու:

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:

Կցանկանա՞ք կարիերա սկսել այս շատ պահանջված ոլորտում:

Code Labs Academy Data Science Bootcamp-ը ստիպում է ձեզ դառնալ տեխնոլոգիայի ապագայի մի մասը և բացում է կարիերայի հետաքրքիր ուղիներ ծաղկող ոլորտում:

Փոխակերպիչ Տվյալների գիտություն և AI Bootcamp՝ կարիերայի աճի համար

Սկսեք 500-ժամյա ծրագիր, որը բորբոքում է ձեր Տվյալների գիտություն և AI կարիերան:

Փորձեք կարիերան փոփոխող ճանապարհորդություն մեր համապարփակ Տվյալների գիտություն և AI Bootcamp-ի միջոցով: Այս ինտենսիվ 500-ժամյա ծրագիրը, ներառյալ նախապատրաստական ​​ստորաբաժանումները՝ դրական մեկնարկ ապահովելու համար, մանրակրկիտ մշակված է ձեր կարիերան Տվյալների գիտություն և AI-ում առաջ մղելու համար: Վարպետեք հիմնական հմտությունները և ձեռք բերեք անգնահատելի փորձ՝ Տվյալների գիտություն և AI լանդշաֆտում բարգավաճելու համար: Բարձրացրեք ձեր կարիերայի հեռանկարները և սուզվեք դեպի Տվյալների գիտություն և AI-ի դինամիկ աշխարհը մեր ընդգրկուն ծրագրով:

500 ժամ
Կես դրույքով | Լրիվ դրույքով
3-6 ամիս
Կենդանի դասեր
Առցանց

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

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:

Այն, ինչ Ձեզ պետք է

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 նախագիծ

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:

  • Խնդրի նույնականացում. Ընտրեք իրական աշխարհի խնդիր, որը վերաբերում է ձեր ոլորտին կամ հետաքրքրությունների ոլորտին: Հստակորեն սահմանեք ծրագրի շրջանակը և նպատակները՝ ընդգծելով, թե ինչպես կարող են խորը ուսուցման առաջադեմ տեխնիկան բարելավել լուծումը:
  • Տվյալների հավաքում և նախնական մշակում. Հավաքեք տվյալներ տարբեր աղբյուրներից, մաքրեք և վերամշակեք դրանք կարգավորել բացակայող արժեքները, արտաքուստները և անհամապատասխանությունները: Համոզվեք, որ տվյալները հարմար են խորը ուսուցման մոդելների համար, ներառյալ նորմալացումը և անհրաժեշտության դեպքում ավելացումը:
  • Հետախուզական տվյալների վերլուծություն (EDA). և պատկերացումներ։ Հստակեցրեք ձեր ծրագրի ուղղությունը՝ հիմնվելով EDA-ի բացահայտումների վրա՝ միաժամանակ հաշվի առնելով խորը ուսուցման ճարտարապետությունների համար համապատասխանությունը, ինչպիսիք են CNN-ները, RNN-ները կամ տրանսֆորմատորները:
  • Մոդելի կառուցում և գնահատում. Մշակեք և վերապատրաստեք մեքենայական ուսուցման մոդելներ:, ներառելով խորը ուսուցման առաջադեմ տեխնիկա, ինչպիսիք են կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը (CNN) պատկերի տվյալների համար, կրկնվող նեյրոնային ցանցերը (RNN) կամ LSTM-ները ժամանակային շարքերի կամ հաջորդականության տվյալների համար կամ տրանսֆորմատորային մոդելներ NLP առաջադրանքների համար: Գնահատեք մոդելի աշխատանքը՝ օգտագործելով չափումներ, ինչպիսիք են ճշգրտությունը, ճշգրտությունը, հետ կանչելը կամ AUC-ն, և կիրառեք հիպերպարամետրային կարգավորում՝ խորը ուսուցման մոդելները օպտիմալացնելու համար:
  • Տեղակայում և ներկայացում. Տեղադրեք վերջնական մոդելը՝ օգտագործելով վեբ շրջանակներ, API-ներ կամ ամպի վրա հիմնված ծառայություններ, որոնք ապահովում են ընդլայնելիություն խորը ուսուցման մոդելների համար: Մասնագիտական ​​միջավայրում շահագրգիռ կողմերին ներկայացրեք ձեր բացահայտումները, մոդելի կատարողականը և բիզնեսի կամ իրական աշխարհի ազդեցությունը:

Ինչու՞ սովորել մեզ հետ:

  • Արագ տեմպերով.
  • Փոքր դասի չափսեր.
  • 1:1 կարիերայի քոուչինգը անհատապես համապատասխանեց ձեր փորձին և նպատակներին:
  • Հեռավար ուսուցում աշխարհի ցանկացած կետից:
Code Labs Academy Services

Ուսուցման համայնք

Workeer

9.9/10

Զուտ խթանողի միավորը*

Workeer

5/5

Ուսուցչի գիտելիքներ *

Workeer

5/5

Արդյունաբերության համապատասխանություն*

Բացահայտեք հարմարեցված ֆինանսավորման լուծումներ ձեր ճանապարհորդության համար

Ֆինանսները չպետք է խանգարեն մեր բեռնախցիկների մուտքին: Մենք շարունակաբար նորամուծություններ ենք անում՝ ձեր հարմարության համար վճարումների և ֆինանսավորման տարբերակները պարզեցնելու համար:

Բացահայտեք մի շարք ֆինանսավորման ընտրություններ, որոնք նախատեսված են ձեր կարիքներին համապատասխան: Մենք պարտավորվում ենք կոտրել ֆինանսական խոչընդոտները՝ երաշխավորելով, որ ձեր և մեր փոխակերպվող ճամբարների միջև ոչինչ չկա: Մեր շարունակական ջանքերը նպատակ ունեն պարզեցնել վճարման գործընթացները՝ հեշտացնելով ձեր կրթական ձգտումները ֆինանսավորելը:

Բացեք ձեր համար հարմարեցված կատարյալ ֆինանսավորման լուծումը: Բացահայտեք մեր բազմազան տարբերակները և հեշտությամբ սկսեք ձեր ուսումնական ճամփորդությունը: Թույլ մի տվեք, որ ֆինանսական սահմանափակումները ձեզ հետ պահեն ձեր ներուժի իրագործումից. այսօր գտեք ձեր իդեալական ֆինանսավորման տարբերակը:


Փնտրու՞մ եք տեխնիկական տաղանդ ձեր ձեռնարկության համար:

Բարձրացրեք ձեր թիմերը Code Labs Academy-ի կորպորատիվ թրեյնինգի միջոցով կամ վարձեք մեր հմուտ կիբերանվտանգության, տվյալների գիտության և արհեստական ​​ինտելեկտի, UX/UI դիզայնի և վեբ մշակման մեր հմուտ շրջանավարտներին այսօր:

Բացահայտեք ձեր աշխատուժի ներուժը Code Labs Academy-ի հարմարեցված կորպորատիվ վերապատրաստման ծրագրերով: Մեր փորձագետների ղեկավարած նիստերը հզորացնում են ձեր թիմերին առաջադեմ տեխնոլոգիական հմտություններով, բարձրացնելով արտադրողականությունը և նորարարությունը ձեր ձեռնարկությունում:

Որպես այլընտրանք, օգտագործեք կիբերանվտանգության, տվյալների, UX/UI դիզայնի և վեբ զարգացման շրջանավարտների մեր ֆոնդը: Մեր շրջանավարտները համալրված են ոլորտի վերջին փորձով, պատրաստ են նպաստել ձեր նախագծերին և հաջողություն բերել ձեր ձեռնարկությանը: Զորացրե՛ք ձեր ձեռնարկությունը բարձր մակարդակի տեխնոլոգիական հմտություններով՝ Code Labs Academy-ի կորպորատիվ ուսուցման կամ վարձում մեր հմուտ շրջանավարտներին:

Կապվեք այսօր՝ ձեր թիմերը փոխակերպելու և ձեր բիզնեսը առաջ մղելու համար:

Առաջիկա Bootcamps

Մենք պատրաստվում ենք բաց տվյալների գիտության դասընթացի խմբային մեկնարկը: Ընտրեք ձեր նախընտրած ամսաթիվը և համալսարանի տեսակը՝ ավելին իմանալու համար:

Հաճախակի տրվող հարցեր

Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը և արհեստական ​​ինտելեկտը:
Որքա՞ն է տևում bootcamp-ը:
Ինձ անհրաժեշտ է արդյոք տվյալների գիտության և AI-ի նախկին փորձ:
Ի՞նչ գործիքներ և ծրագրաշարեր կպահանջվեն ինձ:
Bootcamp-ը ինքնավար է, թե՞ կենդանի:
Որքա՞ն ժամանակ պետք է հատկացնեմ ճամբարին ամեն շաբաթ:
Ո՞րն է բոտքեմփի արժեքը:
Արդյո՞ք ես կստանամ վկայագիր bootcamp-ի ավարտին:
Արդյո՞ք կա աշխատանքի աջակցություն bootcamp-ից հետո:
Ինչպիսի՞ աշխատատեղեր կարող եմ ստանալ bootcamp-ն ավարտելուց հետո:
Ո՞ւմ հետ կարող եմ խոսել, եթե ավելի շատ հարցեր ունեմ:

Դեռ ունե՞ք հարցեր:

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:

Աշխատանքի վիճակագրություն

2024 թվականին աշխարհում կան մոտ 1,7 միլիոն բաց տեխնոլոգիական դիրքեր

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.