Bootcamp su scienza dei dati e intelligenza artificiale
Impara la teoria fondamentale e l'applicazione di Data Science e AI.
I nostri istruttori ti istruiranno attraverso le basi essenziali delle conoscenze e delle competenze applicate per metterti sulla buona strada verso una fruttuosa carriera nel campo della scienza dei dati e dell'intelligenza artificiale.
Tempo Pieno: 12 settimane
a Part-Time: 24 settimane
Perché imparare la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale?
Cos'è la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale?
La scienza dei dati e l’intelligenza artificiale sono in prima linea nell’innovazione, concentrandosi sullo sviluppo di sistemi intelligenti per risolvere sfide complesse e trasformare i dati in informazioni preziose.
Cosa guadagnerai?
La scienza dei dati combina analisi statistica, programmazione e conoscenza del dominio per comprendere e prevedere le tendenze. Creando una base nella scienza dei dati, puoi convertire i dati in informazioni fruibili che aiutano le aziende a prendere decisioni informate.
L’intelligenza artificiale, d’altro canto, consente ai computer di apprendere e prendere decisioni imitando l’intelligenza umana. Ciò sta portando a progressi sempre maggiori nella robotica, nelle auto a guida autonoma e nelle raccomandazioni personalizzate. Poiché le aziende sfruttano i dati e l’intelligenza artificiale per ottimizzare le operazioni, gli esperti in questi campi diventano essenziali.
Ti piacerebbe iniziare una carriera in questo settore molto ricercato?
Il Bootcamp di scienza dei dati di Code Labs Academy ti fa diventare parte del futuro della tecnologia e apre entusiasmanti percorsi di carriera in un settore fiorente.
Cosa imparerai
Ti guido attraverso un curriculum appositamente curato, progettato per portarti da "semplicemente curioso" a "pienamente certificato" in scienza dei dati in sole 12 settimane (a tempo pieno).
Fondazione
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git e GitHub, Algebra lineare, Probabilità e Statistica.
Analisi dei dati
Analisi dei dati, preparazione dei dati, visualizzazione dei dati ed esplorazione dei dati.
Apprendimento automatico classico
Apprendimento automatico, apprendimento supervisionato e non supervisionato, miglioramento del modello ML, Naive Bayes, SVM, foreste casuali, pipeline ML e classificazione.
Apprendimento profondo
Reti neurali (implementazione, risoluzione dei problemi e ottimizzazione), architetture CNN, architettura Autoencoder, aumento dei dati, Tensorflow, Keras e Scikit-Learn.
Elaborazione del linguaggio naturale
Codifica di testo per PNL, reti neurali ricorrenti (RNN), LSTM, meccanismi di attenzione, modello di trasformatore e creazione di chatbot.
Hai bisogno di maggiori dettagli?
Scarica il nostro programma
Capitolo 0: Pre-lavoro
La scienza dei dati è stata una delle carriere più prestigiose degli ultimi anni. Implica la gestione dei dati, la loro pulizia, la loro valutazione e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico per prevedere i risultati degli eventi. In questo capitolo tratteremo le basi della scienza dei dati per prepararti a iniziare il tuo percorso di apprendimento.
Introduzione a Python
- Linguaggio e storia di Python
- Le basi di Python
- Strutture dati fondamentali in Python
- Classi e oggetti
- Moduli e pacchetti
- Input Output
- Errori ed eccezioni
Ambienti
- Ambienti Python
- Anaconda
- Taccuini di Jupyter
SQL e database
- Fondamenti di SQL
- Query SQL
Algebra lineare
- Scalari e vettori
- Matrici
- Norme
Git e GitHub
- Introduzione al controllo della versione
- Flusso di lavoro
- Ispezione dei repository
- Annullamento delle modifiche
- Recupero e estrazione delle modifiche
- Spingere i cambiamenti
Progetto: Adattamento della curva
- Questo progetto riguarda la risoluzione del problema dell'adattamento della curva, che implica trovare la migliore equazione della curva per adattare un dato set di dati. Ti guiderà attraverso un esempio di questo problema ed è diviso in sezioni, in cui ciascuna sezione eserciterà l'uso di concetti fondamentali come OOP, SQL, Algebra lineare e il flusso di lavoro finale di Machine learning.
Di cosa avrai bisogno
Non sono necessarie qualifiche precedenti in informatica o programmazione per partecipare al nostro bootcamp. Non presupponiamo alcuna conoscenza preliminare e ti guideremo attraverso le nozioni di base nelle prime settimane, assicurandoti di costruire solide basi da zero. Che tu sia nuovo nel settore o stia cercando un cambiamento di carriera, il nostro programma è progettato per aggiornarti in modo rapido e sicuro
Progetto finale
Il progetto finale ti dà la possibilità di mettere alla prova le tue conoscenze del bootcamp e le abilità appena acquisite in un ambiente dinamico e pratico. È un'opportunità per creare qualcosa di reale, mostrare le tue capacità tecniche e sviluppare un progetto che sarà una parte fondamentale del tuo portfolio professionale. Ti consente di esprimere la tua creatività ed evidenziare quanto ti sei evoluto durante la tua esperienza di bootcamp.
Inoltre, il progetto finale è progettato per replicare le sfide che incontrerai in un vero lavoro tecnologico, consentendoti di mostrare le tue capacità nel risolvere problemi complessi e preparandoti per le aspettative della tua futura carriera.
- Identificazione del problema: scegli un problema reale pertinente al tuo settore o campo di interesse. Definisci chiaramente l'ambito e gli obiettivi del progetto, evidenziando come le tecniche avanzate di deep learning potrebbero migliorare la soluzione.
- Raccolta e preelaborazione dei dati: raccogli dati da varie fonti, puliscili e preelaborali per gestire valori mancanti, valori anomali e incoerenze. Assicurati che i dati siano adatti ai modelli di deep learning, inclusa la normalizzazione e l'aumento, se necessario.
- Analisi esplorativa dei dati (EDA): esegui la visualizzazione dei dati e l'analisi statistica per identificare tendenze, correlazioni, e approfondimenti. Perfeziona la direzione del tuo progetto in base ai risultati dell'EDA, considerando al contempo l'idoneità per architetture di deep learning come CNN, RNN o trasformatori.
- Costruzione e valutazione di modelli: sviluppa e addestra modelli di machine learning, che incorporano tecniche avanzate di deep learning come le reti neurali convoluzionali (CNN) per i dati di immagine, le reti neurali ricorrenti (RNN) o LSTM per serie temporali o dati di sequenza, o modelli di trasformatori per attività di PNL. Valuta le prestazioni del modello utilizzando metriche come accuratezza, precisione, richiamo o AUC e applica l'ottimizzazione degli iperparametri per ottimizzare i modelli di deep learning.
- Distribuzione e presentazione: distribuisci il modello finale utilizzando framework web, API o servizi basati su cloud, garantendo la scalabilità per i modelli di deep learning. Presenta i risultati, le prestazioni del modello e l'impatto aziendale o nel mondo reale alle parti interessate in un contesto professionale.
Perché imparare con noi?
- Ritmo veloce.
- Classi di piccole dimensioni.
- Il coaching professionale 1:1 si adatta individualmente alla tua esperienza e ai tuoi obiettivi.
- Apprendimento prioritario a distanza, da qualsiasi parte del mondo.
Community di apprendimento
9.9/10
Punteggio netto di promozione*
5/5
Conoscenza dell'insegnante*
5/5
Rilevanza del settore*
Siamo spiacenti: al momento non abbiamo spazi liberi in nessuna delle nostre sessioni.
Puoi registrare il tuo interesse per essere il primo a sapere quando gli spazi riapriranno, oppure consultare il nostro Eventi gratuiti per eventuali sessioni di prova una tantum.
Tasse e finanziamenti
Finanzia in modo indipendente o scegli uno dei nostri partner più adatti a te.
Partner di finanziamento
Scopri i nostri partner finanziari e trova quello più adatto a te nel tuo percorso.
Opzioni di finanziamento
Il finanziamento non dovrebbe ostacolare le tue aspirazioni. Ecco perché offriamo una pletora di soluzioni di finanziamento per soddisfare diverse situazioni.
Bildungsgutschein
Finanzia il tuo bootcamp CLA con il buono per l'istruzione del governo tedesco.
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Qualifizierungschancengesetz
Esplora i vantaggi del Qualification Opportunities Act nel promuovere lo sviluppo della forza lavoro a Germany.
Domande frequenti
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Come fare domanda
Sappiamo che scegliere un educatore può essere un compito scoraggiante. Per questo motivo mettiamo in contatto ogni nostro potenziale partecipante con una persona il prima possibile, con la quale resterete fino all'inizio del corso.
Sceglierete il corso, il campus e l'orario di studio, dichiarando la vostra motivazione a studiare con noi.
Incontro con lo specialista dell'apprendimento
Prenotate il vostro incontro con uno dei nostri specialisti dell'apprendimento per avere la conferma che siamo la soluzione giusta per voi e per chiarire qualsiasi domanda o dubbio che possiate avere. In questa sede potremo anche parlare delle opzioni di finanziamento, delle offerte speciali e di eventuali sistemazioni di cui potreste aver bisogno.
Onboarding e lavoro preliminare
Una volta iscritti, vi metteremo in contatto con gli istruttori del corso e i compagni di corso. Inoltre, vi faremo studiare un po' prima del corso, per assicurarci che possiate essere pronti a partire dal primo giorno.
Contattare uno specialista dell'apprendimento
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Statistiche sul lavoro
Ci sono circa 1,7 milioni di posizioni tecnologiche aperte in tutto il mondo nel 2024
Gli Stati Uniti
- Per gli Stati Uniti, il numero stimato di offerte di lavoro tecnologiche attive è di 438.000 (Fonte)
- Il rapporto CompTIA sullo stato della forza lavoro tecnologica 2024 , basato sull'analisi dei dati raccolti dal Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, prevede che la forza lavoro tecnologica crescerà due volte più velocemente della forza lavoro complessiva degli Stati Uniti a partire dal 2022 al 2032. Ciò si traduce in circa 350.000 nuovi posti di lavoro nel settore tecnologico creati ogni anno per soddisfare le esigenze di sostituzione e favorire l’espansione del settore. (Fonte)
Europa
- Lavori tecnologici in Europa, il dato ammonta a 960.000
- Il numero di persone impiegate come professionisti delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione (ICT) in Europa è aumentato di circa il 75% negli ultimi vent’anni, poiché le tecnologie e i servizi digitali sono diventati una parte sempre più vitale dell’economia europea. (Fonte)
- Nel 2021, quasi nove milioni di persone lavorano direttamente come professionisti ICT nel sindacato, con la Germania che fornisce oltre due milioni di questi professionisti e la Francia che ne fornisce 1,25 milioni. Altri paesi importanti per l’industria ICT includono Italia, Spagna, Paesi Bassi, Polonia e Svezia. (Fonte)
- Tra tutte le offerte di lavoro nel settore tecnologico, il 54% ha cercato candidati con 0-2 anni di esperienza lavorativa. Le offerte di lavoro erano ampiamente disperse geograficamente, con i numeri maggiori in Germania (639.278), Polonia (450.391) e Francia (280.681). (Fonte)
- Il rapporto CompTIA sullo stato della forza lavoro tecnologica 2024 , basato sull'analisi dei dati raccolti dal Bureau of Labor Statistics degli Stati Uniti, prevede che la forza lavoro tecnologica crescerà due volte più velocemente della forza lavoro complessiva degli Stati Uniti a partire dal 2022 al 2032. Ciò si traduce in circa 350.000 nuovi posti di lavoro nel settore tecnologico creati ogni anno per soddisfare le esigenze di sostituzione e favorire l’espansione del settore. (Fonte)
Tendenze delle assunzioni tecnologiche in Europa
Questo grafico indica una domanda significativamente più elevata per ruoli di sviluppo software rispetto ad altre categorie tecnologiche, con l’analisi dei sistemi e la sicurezza informatica che seguono come la seconda categoria più richiesta.
- Esperienza 0-2 anni: 35% delle opportunità di lavoro
- 3-10 anni di esperienza: 10% delle offerte di lavoro
- 11+ anni di esperienza: 13% delle offerte di lavoro
- Non specificato: 42% delle offerte di lavoro
La categoria più numerosa è "Non specificato" con il 42%, suggerendo che molte offerte di lavoro non indicano esplicitamente l'esperienza richiesta. Tra quelle che lo fanno, è netta la preferenza per le posizioni entry level (0-2 anni), che rappresentano il 35% delle aperture.
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