Kamp Pelatihan Ilmu Data & AI
Pelajari teori dasar dan penerapan Ilmu Data & AI.
Instruktur kami akan membimbing Anda melalui dasar-dasar penting pengetahuan dan keterampilan terapan untuk mengantarkan Anda menuju karir yang bermanfaat di bidang Ilmu Data & AI.
Penuh Waktu: 12 minggu
Paruh Waktu: 24 Minggu
Mengapa Mempelajari Ilmu Data & AI?
Apa itu Ilmu Data & AI?
Ilmu data dan AI berada di garis depan inovasi, dengan fokus pada pengembangan sistem cerdas untuk memecahkan tantangan kompleks dan mengubah data menjadi wawasan yang berharga.
Apa yang akan Anda peroleh?
Ilmu data menggabungkan analisis statistik, pemrograman, dan pengetahuan domain untuk memahami dan memprediksi tren. Dengan membangun landasan dalam ilmu data, Anda dapat mengubah data menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang membantu bisnis mengambil keputusan yang tepat.
Sebaliknya, kecerdasan buatan memungkinkan komputer belajar dan mengambil keputusan dengan meniru kecerdasan manusia. Hal ini mengarah pada semakin banyaknya kemajuan dalam bidang robotika, mobil tanpa pengemudi, dan rekomendasi yang dipersonalisasi. Ketika bisnis memanfaatkan data dan AI untuk mengoptimalkan operasi, para ahli di bidang ini menjadi sangat penting.
Apakah Anda ingin memulai karir di bidang yang sangat dicari ini?
Kamp Pelatihan Sains Data Akademi Code Labs menjadikan Anda bagian dari masa depan teknologi dan membuka jalur karier yang menarik di bidang yang sedang berkembang.
Apa yang akan Anda Pelajari
Membimbing Anda melalui kurikulum yang dirancang khusus untuk membawa Anda dari 'hanya ingin tahu' menjadi 'tersertifikasi penuh' dalam ilmu data hanya dalam 12 minggu (penuh waktu).
Dasar
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git dan GitHub, Aljabar Linier, Probabilitas dan Statistik.
Analisis Data
Analisis Data, Persiapan Data, Visualisasi Data dan Eksplorasi Data.
Pembelajaran Mesin Klasik
Pembelajaran Mesin, Pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, peningkatan model ML, Naive Bayes, SVM, Random Forests, Pipeline dan Klasifikasi ML.
Pembelajaran Mendalam
Jaringan Syaraf Tiruan (implementasi, pemecahan masalah & pengoptimalan), Arsitektur CNN, Arsitektur Autoencoder, Augmentasi Data, Tensorflow, Keras, dan Scikit-Learn.
Pemrosesan Bahasa Alami
Pengodean teks untuk NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Mekanisme Perhatian, Model Transformer, dan pembuatan chatbot.
Butuh detail lebih lanjut?
Unduh Silabus kami
Bab 0: Pra-Pekerjaan
Ilmu data telah menjadi salah satu karir paling bergengsi dalam beberapa tahun terakhir. Ini melibatkan penanganan data, pembersihannya, evaluasinya, dan pengembangan model pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil suatu peristiwa. Dalam bab ini, kami akan membahas dasar-dasar ilmu data agar Anda siap memulai perjalanan belajar Anda.
Pengantar Python
- Bahasa dan Sejarah Python
- Dasar-dasar Python
- Struktur Data Dasar Dengan Python
- Kelas Dan Objek
- Modul Dan Paket
- Masukan/Keluaran
- Kesalahan Dan Pengecualian
Lingkungan
- Lingkungan Python
- Anakonda
- Buku Catatan Jupyter
SQL dan Database
- Dasar-dasar SQL
- Kueri SQL
Aljabar Linier
- Skalar Dan Vektor
- Matriks
- Norma
Git dan GitHub
- Pengantar Kontrol Versi
- Alur kerja
- Memeriksa Repositori
- Membatalkan Perubahan
- Mengambil Dan Menarik Perubahan
- Mendorong Perubahan
Proyek: Pemasangan Kurva
- Proyek ini membahas tentang pemecahan masalah 'Penyesuaian kurva', yang melibatkan pencarian persamaan kurva terbaik agar sesuai dengan kumpulan data tertentu. Ini akan memandu Anda melalui contoh masalah ini dan dibagi menjadi beberapa bagian, di mana setiap bagian akan melatih penggunaan konsep dasar seperti OOP, SQL, Aljabar Linier, dan alur kerja akhir Machine learning.
Apa yang Anda Butuhkan
Anda tidak memerlukan kualifikasi sebelumnya dalam ilmu komputer atau pemrograman untuk bergabung dengan bootcamp kami. Kami berasumsi tidak memiliki pengetahuan sebelumnya dan akan memandu Anda mempelajari dasar-dasarnya dalam beberapa minggu pertama, memastikan Anda membangun fondasi yang kuat dari awal. Baik Anda baru di bidang ini atau sedang mencari perubahan karier, program kami dirancang untuk membantu Anda mendapatkan informasi terbaru dengan cepat dan percaya diri.
Proyek Akhir
Proyek akhir memberi Anda kesempatan untuk menguji pengetahuan bootcamp dan keterampilan yang baru Anda peroleh dalam lingkungan yang dinamis dan langsung. Ini adalah kesempatan untuk menciptakan sesuatu yang nyata, menunjukkan kemampuan teknis Anda, dan mengembangkan proyek yang akan menjadi bagian penting dari portofolio profesional Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengekspresikan kreativitas Anda dan menyoroti seberapa banyak Anda telah berkembang sepanjang pengalaman bootcamp Anda.
Selain itu, proyek akhir ini dirancang untuk mereplikasi tantangan yang akan Anda hadapi dalam pekerjaan teknologi nyata, memungkinkan Anda menunjukkan keahlian Anda dalam memecahkan masalah kompleks dan membekali Anda untuk memenuhi harapan karir masa depan Anda.
- Identifikasi Masalah: Pilih masalah dunia nyata yang relevan dengan industri atau bidang minat Anda. Tentukan dengan jelas ruang lingkup dan tujuan proyek, soroti bagaimana teknik pembelajaran mendalam yang canggih dapat meningkatkan solusi.
- Pengumpulan & Pemrosesan Data: Kumpulkan data dari berbagai sumber, bersihkan, dan proses terlebih dahulu hingga menjadi menangani nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi. Pastikan data sesuai untuk model pembelajaran mendalam, termasuk normalisasi dan augmentasi jika diperlukan.
- Analisis Data Eksplorasi (EDA): Lakukan visualisasi data dan analisis statistik untuk mengidentifikasi tren, korelasi, dan wawasan. Sempurnakan arah proyek Anda berdasarkan temuan EDA, sambil mempertimbangkan kesesuaian untuk arsitektur pembelajaran mendalam seperti CNN, RNN, atau transformator.
- Pembangunan & Evaluasi Model: Kembangkan dan latih model pembelajaran mesin, menggabungkan teknik pembelajaran mendalam tingkat lanjut seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk data gambar, Recurrent Neural Networks (RNNs) atau LSTM untuk data deret waktu atau urutan, atau model transformator untuk tugas NLP. Evaluasi performa model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, atau AUC, dan terapkan penyesuaian hyperparameter untuk mengoptimalkan model pembelajaran mendalam.
- Penerapan & Presentasi: Terapkan model akhir menggunakan kerangka web, API, atau layanan berbasis cloud, memastikan skalabilitas untuk model pembelajaran mendalam. Presentasikan temuan Anda, performa model, dan dampak bisnis atau dunia nyata kepada pemangku kepentingan dalam lingkungan profesional.
Mengapa Belajar Bersama Kami?
- serba cepat.
- Ukuran kelas kecil.
- Pelatihan karir 1:1 secara individual disesuaikan dengan pengalaman dan tujuan Anda.
- Pembelajaran jarak jauh, dari mana saja di dunia.
Komunitas Pembelajaran
9.9/10
Skor Promotor Bersih*
5/5
Pengetahuan guru*
5/5
Relevansi Industri*
Maaf - Saat ini kami tidak memiliki ruang terbuka di sesi mana pun.
Anda dapat mendaftarkan minat Anda untuk menjadi orang pertama yang mengetahui kapan ruang dibuka kembali, atau melihat Acara Gratis untuk sesi pencicipan satu kali saja.
Biaya kuliah dan pendanaan
Keuangan secara mandiri, atau pilih salah satu mitra kami yang paling cocok untuk Anda.
Mitra Pembiayaan
Jelajahi mitra pembiayaan kami dan temukan mitra mana yang cocok untuk perjalanan Anda.
Opsi Pendanaan
Pembiayaan tidak boleh menghalangi aspirasi Anda. Itu sebabnya kami menawarkan sejumlah besar solusi pembiayaan untuk mengakomodasi beragam situasi.
Bildungsgutschein
Danai bootcamp CLA Anda dengan voucher pendidikan pemerintah Jerman dengan kemungkinan membayar €0.
Diskon CLA
Investasikan diri Anda dengan harga lebih murah. Jelajahi diskon kami.
Kualifikasikan schancengesetz
Jelajahi manfaat Qualification Opportunities Act dalam mendorong pengembangan tenaga kerja di Germany.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Masih ada pertanyaan?
Jika Anda memiliki pertanyaan lebih lanjut, Anda dapat mengirim email kepada kami di hello@codelabsacademy.com atau pesan panggilan dengan salah satu pakar pembelajaran kami. Kami akan dengan senang hati memberikan informasi lebih lanjut dan menjawab pertanyaan spesifik apa pun yang Anda miliki tentang bootcamp atau proses pendaftaran.
Cara Mendaftar
Kita tahu bahwa memilih seorang pendidik bisa menjadi tugas yang menakutkan. Itu sebabnya kami menghubungkan setiap calon peserta dengan manusia sesegera mungkin, dan Anda akan bersama mereka sampai Anda memulai kursus.
Anda akan memilih program studi, kampus dan jadwal studi, menyatakan motivasi Anda untuk belajar bersama kami.
Pertemuan dengan Spesialis Pembelajaran
Pesan pertemuan Anda dengan salah satu pakar pembelajaran kami untuk memastikan bahwa kami cocok untuk Anda dan menjawab pertanyaan atau kekhawatiran apa pun yang mungkin Anda miliki. Di sini kita juga dapat membicarakan opsi pembiayaan, penawaran khusus, dan akomodasi apa pun yang mungkin Anda perlukan.
Orientasi dan Pra-kerja
Setelah Anda mendaftar, kami akan menghubungkan Anda dengan instruktur kursus dan teman kelompok Anda. Kami juga akan menetapkan beberapa studi pra-kursus untuk memastikan Anda dapat mulai bekerja bersama kami sejak hari pertama.
Hubungi Spesialis Pembelajaran
Pertanyaan singkat sebelum Anda melamar? Sesuatu tentang kursus tertentu menarik perhatian Anda dan Anda ingin mempelajari lebih lanjut? Beri tahu kami. Kami akan dengan senang hati membantu.
Baca artikel terbaru di Blog kami
Statistik Pekerjaan
Ada sekitar 1,7 juta posisi teknologi terbuka di seluruh dunia pada tahun 2024
Amerika Serikat
- Di AS, perkiraan jumlah lowongan pekerjaan aktif di bidang teknologi adalah 438.000 (Sumber)
- Laporan Keadaan Tenaga Kerja Teknologi CompTIA 2024 , berdasarkan analisis data yang dikumpulkan oleh Biro Statistik Tenaga Kerja AS, memperkirakan angkatan kerja teknologi akan tumbuh dua kali lebih cepat dibandingkan angkatan kerja AS secara keseluruhan mulai tahun 2022 hingga tahun 2032. Hal ini berarti sekitar 350.000 lapangan kerja baru di bidang teknologi diciptakan setiap tahunnya untuk memenuhi kebutuhan pengganti dan mengakomodasi perluasan industri. (Sumber)
Eropa
- Pekerjaan Teknologi di Eropa, angkanya mencapai 960.000
- Jumlah orang yang bekerja sebagai profesional Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) di Eropa telah meningkat sekitar 75 persen selama dua dekade terakhir, seiring dengan semakin pentingnya teknologi dan layanan digital dalam perekonomian Eropa. (Sumber)
- Pada tahun 2021, hampir sembilan juta orang bekerja secara langsung sebagai profesional TIK di serikat pekerja, dengan Jerman menyediakan lebih dari dua juta profesional dan Perancis menyediakan 1,25 juta. Negara-negara terkemuka lainnya untuk industri TIK termasuk Italia, Spanyol, Belanda, Polandia, dan Swedia. (Sumber)
- Di antara semua lowongan pekerjaan di bidang teknologi, 54% mencari kandidat dengan pengalaman kerja 0 hingga 2 tahun. Lowongan pekerjaan tersebar luas secara geografis, dengan jumlah terbesar berada di Jerman (639.278), Polandia (450.391) dan Perancis (280.681). (Sumber)
- Laporan Keadaan Tenaga Kerja Teknologi CompTIA 2024 , berdasarkan analisis data yang dikumpulkan oleh Biro Statistik Tenaga Kerja AS, memperkirakan angkatan kerja teknologi akan tumbuh dua kali lebih cepat dibandingkan angkatan kerja AS secara keseluruhan mulai tahun 2022 hingga tahun 2032. Hal ini berarti sekitar 350.000 lapangan kerja baru di bidang teknologi diciptakan setiap tahunnya untuk memenuhi kebutuhan pengganti dan mengakomodasi perluasan industri. (Sumber)
Tren Perekrutan Teknologi Eropa
Grafik ini menunjukkan permintaan yang jauh lebih tinggi untuk peran pengembangan perangkat lunak dibandingkan dengan kategori teknologi lainnya, dengan analisis sistem dan keamanan siber sebagai kategori kedua yang paling banyak diminta.
- Pengalaman 0-2 tahun: 35% lowongan pekerjaan
- Pengalaman 3-10 tahun: 10% lowongan pekerjaan
- Pengalaman 11+ tahun: 13% lowongan pekerjaan
- Tidak ditentukan: 42% lowongan pekerjaan
Kategori terbesar adalah "Tidak ditentukan" sebesar 42%, menunjukkan bahwa banyak lowongan pekerjaan tidak secara eksplisit menyatakan pengalaman yang dibutuhkan. Di antara mereka yang melakukan hal tersebut, terdapat preferensi yang jelas untuk posisi entry-level (0-2 tahun), yang merupakan 35% dari lowongan.
Code Labs Academy © 2024 Semua hak dilindungi undang-undang.