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:
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:
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:
Ուսուցման համայնք
9.9/10
Զուտ խթանողի միավորը*
5/5
Ուսուցչի գիտելիքներ *
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
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
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)
Code Labs Academy © 2024 Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են.