Сиз эмнени үйрөнөсүз
Сени айрыкча кургатылган окуу программаларын "толугу менен тастыкталган" маалымат илиминде 12 жумада (толук убакытта) "толугу менен тастыктаган" деп эсептөөгө багытталган.
Маалыматтарды талдоо жана даярдоону өздөштүрүү
Маалыматтарды талдоодо бекем негиз түзүңүз: реалдуу маалымат топтомдорун алыңыз, изилдеңиз, тазалаңыз жана даярдаңыз. Pandas колдонуп, жоголгон маанилерди, четки маанилерди (outliers), тең салмаксыз маалыматтарды жана категориялык белгилерди иштетесиз, статистикалык талдоо колдоносуз жана чийки маалыматтарды талдоого даяр маалымат топтомдоруна айландыруу үчүн визуализацияларды түзөсүз.
Интеллектуалдык машиналык окутуу моделдерин куруу
Маалымат топтомун даярдоодон баштап, божомолдоочу моделдерди үйрөтүү, баалоо жана оптималдаштырууга чейин толук ML жумуш агымын өздөштүрүңүз. Көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз алгоритмдерди ишке ашырасыз, аларды тармактын стандарттуу метрикалары менен салыштырасыз жана кросс-валидация, гиперпараметрлерди тууралоо жана моделди тандоо аркылуу тактыкты жогорулатасыз.
Терең окутуу жана AI чечимдерин иштеп чыгуу
Заманбап нейрондук тармактар AI-ди кантип козгойт экенин ачыңыз. Жасалма нейрондук тармактардын негиздеринен баштап, оптималдаштырууну, регуляризацияны, маалыматтарды көбөйтүүнү, түшүндүрмө берүүчү AI-ди жана генеративдик моделдерди изилдеп, PyTorch-то терең окутуу моделдерин курасыз — өнүккөн AI колдонмолору үчүн практикалык көндүмдөр.
Computer Vision жана табигый тилди иштетүүдө адистешүү
AI-дин эң таасирдүү эки тармагын изилдеңиз. Сүрөттөрдү классификациялоо, объекттерди аныктоо жана сегментациялоо үчүн конволюциялык нейрондук тармактарды (CNN) курасыз, ошондой эле embedding-дерди, кайталануучу нейрондук тармактарды, transformer-лерди жана текстке негизделген AI системалары үчүн көңүл буруу механизмдерин камтыган NLP ыкмаларын үйрөнөсүз.
Заманбап AI жана чоң тил моделдеринин колдонмолорун иштеп чыгуу
Салттуу ML-ден ары өтүп, LLM менен иштеген колдонмолорду түзүңүз. Интеллектуалдык жардамчыларды, билим издөө системаларын жана өндүрүшкө даяр генеративдик AI колдонмолорун түзүү үчүн prompt engineering-ди, LangChain-ди, Retrieval-Augmented Generation-ду (RAG) жана реалдуу AI жумуш агымдарын изилдейсиз.
AI системаларын жайгаштыруу, мониторинг жана масштабдаштыруу
ML моделдерин иштеп чыгуудан өндүрүшкө чейин жеткириңиз. FastAPI, Docker жана булут чечимдерин колдонуп аларды жайгаштырасыз, Ray менен масштабдаштырасыз жана MLflow менен моделдерди мониторинг кыласыз — ошондой эле реалдуу дүйнө чөйрөлөрүндө ишенимдүү AI системалары үчүн коопсуздук, купуялуулук жана мыкты практика принциптерин үйрөнөсүз.
0-глава: Даярдык иштери
Маалымат илими акыркы жылдары эң суранышка ээ кесиптердин бири болуп келе жатат. Ал маалыматтар менен иштөөнү, аларды тазалоону, баалоону жана окуялардын натыйжаларын божомолдоо үчүн машиналык окутуу моделдерин иштеп чыгууну камтыйт. Тармактын татаалдыгынан улам, аны өздөштүрүү Python, чөйрөлөр, маалымат базалары, математика жана сызыктуу алгебра сыяктуу кеңири инструменттер жана ыкмалар жөнүндө терең түшүнүктү талап кылат. Бул главада биз сизди окуу сапарыңызга даярдоо үчүн маалымат илиминин негиздерин камтыйбыз.
Python-го киришүү
- Python тили жана тарыхы
- Python негиздери
- Python-дун негизги маалымат структуралары
- Class-дар жана объекттер
- Модулдар жана package-дер
- Input/Output
- Каталар жана exception-дор
Чөйрөлөр
- Python чөйрөлөрү
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL жана маалымат базалары
- SQL негиздери
- SQL сурамдары
Сызыктуу алгебра
- Скалярлар жана векторлор
- Матрицалар
- Нормалар
Git жана GitHub
- Версияларды башкарууга, жумуш агымына, repository-лерди текшерүүгө, өзгөртүүлөрдү жокко чыгарууга, fetch жана pull кылууга, push кылууга киришүү
Долбоор: Ийри сызыкты ылайыкташтыруу (Curve Fitting)
- Бул долбоор берилген маалымат топтомуна эң жакшы дал келген ийри сызык теңдемесин табууну камтыган «ийри сызыкты ылайыкташтыруу» маселесин чечүү жөнүндө. Ал сизди бул маселенин мисалы аркылуу жетелейт жана бөлүктөргө бөлүнгөн, мында ар бир бөлүк OOP, SQL, сызыктуу алгебра жана акырында машиналык окутуу жумуш агымы сыяктуу негизги түшүнүктөрдү колдонот.
Окуу графиги
Дүйшөмбүдөн жумага чейин саат 9:30 чейин саат 9:30 дан 3:30 чейин (GMT + 1)
Лекция сессиясы
9:30am - 11:00am
Лекция сессиясы
11:30am - 01:00pm
Колу-сессия
02:00pm - 03:30pm
Биздин методология
Онлайн жандуу үйрөнүү
- Бул жерде биздин интерактивдүү онлайн сеанстарыбыз менен окуу тажрыйбаңызды көтөрүңүз, сиз реалдуу убакытта түздөн-түз инструкторлор менен курдаштар менен түздөн-түз иштешесиз, тездик менен кызматташуу жана тез чеберчиликти өркүндөтүңүз.
Өзүн-өзү изилдөө
- Күндүзгү убакыт: 9 саат Жашоодо окуу, 11 саат өзүн өзү изилдөө, жумасына жалпы 20 саат
- Толук убакыт: 22.5 саат Жашоодо окуу, 17,5 саат өзүн өзү изилдөө, жумасына 40 саат
Сабак бөлмөсү
- Сизди жигердүү үйрөнүүгө мүмкүнчүлүгүбүзгө мүмкүнчүлүк берүү үчүн, биз сизди жигердүү үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берүү үчүн, биз сизди жигердүү үйрөнүү жана терең ой жүгүртүүгө мүмкүнчүлүгүбүздү кеңейтүү жана терең жол менен алектенүү үчүн динамикалык ыкма менен таанышыңыз.
Жетектелген практика
- Биздин Боткапамга катуу үйрөнүү тажрыйбасына катышып, ал жерде сиздин билимиңизге катуу негиздөө үчүн активдүү катышууга, колго көнүгүүлөр жана портфел имаратына көңүл бурабыз.
Өз темпиңизде үйрөнүүнү артык көрөсүзбү?
Толук ийкемдүүлүк менен On-demand Data Science & AI course программасын өз темпиңизде окуңуз. Чийки маалыматты күчтүү insight’тарга айландырууну, акылдуу моделдерди үйрөтүүнү жана реалдуу AI колдонмолорун курууну өздөштүрүп, маалыматка негизделген инновация дүйнөсүндө карьераңызды баштоого даяр болуп бүтүрүңүз.
Сага эмне керек
Сиздин Bootcamp программасына катышуу үчүн компьютердик илимдин же программалоо программасынын алдын-ала квалификацияга муктаж эмессиз. Биз эч кандай алдын ала билимге ээ болбой, алгачкы бир нече жумада сизди негиздөөчү негиздер аркылуу жетектейбиз, сиз негизинен бекем пайдубал түзүүнү камсыз кылат. Сиз талаага жаңы же карьераны издейсизби же жокпу, биздин программа тез жана ишенимдүү ылдамдыкты тездетүү үчүн иштелип чыккан
- Ноутбук же компьютер: Ишенимдүү ноутбук же компьютердик компьютердик компьютердик компьютердик компьютердик электр кубаттуулугу бар жана керектүү программаларды жүргүзүүгө жөндөмдүү.
- Туруктуу Интернет туташуусу: Түз эфирде окутуу сессиялары, колу-лабораториялар жана тапшырмалар үчүн ишенимдүү Интернетке жетүү.
- Негизги компьютердик сабаттуулук: Иштөө тутумдарына, өндүрүмдүүлүктү жана Интернет браузерлерди чабыттоо жөндөмү.
- Алгоритмика жана программалоонун негизги билимдери: Курстарды ээрчүү үчүн программалоо түшүнүктөрү менен таанышуу.
- Англис тилин билүү: В1 Техникалык материалдарды түшүнүүнү жана натыйжалуу пикир алышуу мүмкүнчүлүгү менен, натыйжалуу байланышкан, анткени Bootcamp англис тилинде жүргүзүлөт.
- Окууга милдеттенме: Окууга жана практикалык коддоого, айрыкча, алдын-ала бирдикте жүктөө үчүн, боткаптагы туруктуу фондду түзүү үчүн практивдүү көз караш.
Карьералык кызматтар борбору
Карьера Өнүктүрүү Семинарлыктары
Сизге жана кененирээк балык коомчулугуна таткычтын сессиялары. Биздин карьералык борбордун сунуштары, биздин карьера боюнча кеңешчибизди жана акыркы мүнөткө чейин бир сессияны түшүрүүнү сунуштады.
Жекелештирилген карьералык кеңеш берүү сессиялары
Карьераңыздын максаттарына жетүү үчүн структураланган сессиялар жана аларга достук кеңеш берүүчү сессиялар же карьералык иш-аракеттерди пландаштыруу аркылуу иштөө үчүн стратегияларды түзүү.
Шылдыңдаган маектешүүлөр
Маектешүү жөнүндөгү маектешүү боюнча жүрүм-турум суроолорун белгилөө; Кантип иш берүүчүлөр эмнени издеп жатканыңызды кантип көрсөтө аласыз, күч-кубатыңызды, айлык акыны талкуулоону жана башкаларга кантип багытталсын?
Резюме жана Капка Сын-пикирлер
Жалдоочулардын көңүлүн буруп, сиз каалаган жумушуңуздагы маектешүү үчүн сиз резюмеңизге же коштомо каттарыңызга жекелештирилген сунуштарды алыңыз.
Жумуш жана стажировка чейин
Карьералык адистер тарабынан тандалып алынган жаңы жумушка орношуу мүмкүнчүлүктөрү, чынында эле, ынтымак деңгээлде болууга ылайыкталган.
Карьера ресурстарынын платформасы
Окуу платформасынын карьералык тейлөө материалдарына, тапшырмаларын жана техникалык өнөр жай ресурстарына ачык мүмкүнчүлүк берүү.
Кесиптик жетекчилик жана тармактык иш-чаралар
Карьера кеңешин жана жетекчиликти, ошондой эле биздин карьера маектешүү иш-чараларындагы башка адистер менен таркатуу үчүн, өнөр жайдагы техникалык адистер менен таанышыңыз.
Бүтүрүүчүлөр Тармак
Кызыктуу жана тиешелүү мазмунду бөлүшүү үчүн классташтары жана өткөн балдарыңыз менен туташуу, түшүнүктүү талкууларды баштоо жана бүтүрүүчүлөргө кызыгуу көрсөтүү мүмкүн болгон жумушчу тешиктерди бөлүшүңүз.
Эмне үчүн Code Labs Academy-ни тандаш керек?
1-на-1 карьералык коучинг
Карьера адистеринен жеке колдоо: CV жана LinkedIn жаңыртуу, маектешүүнү машыгуу жана тех тармакка багытталган жумуш издөө стратегиясы.
Портфолио үчүн даяр долбоорлор
Сабакта жасалган реалдуу долбоорлордон турган GitHub портфолио менен бүтүрүңүз, менторлордун пикирлери менен өркүндөтүлөт.
Индустрияга багытталган программа
Программа квартал сайын жаңыланып, AI, киберкоопсуздук жана веб-өнүктүрүүдөгү эмгек рыногунун талаптарына ылайыкташат.
Таанылган сертификат
AZAV-аккредитацияланган Code Labs Academy сертификатын LinkedIn'де, CV'де жана виза өтүнмөлөрүндө көрсөтүңүз.
Көп берилүүчү суроолор
Code Labs Academy бүтүрүүчүлөрүнүн пикирлери жана тажрыйбалары
Мугалимдер жана насаатчылар эң сонун, жок дегенде менде болгон. Мое мага жашоомдогу бардык мугалимдериме караганда көбүрөөк үйрөттү. Ал баарын ачык айтып, ар дайым бардык кыйынчылыктарга карабастан, уланта берүүгө үндөйт.
Мен ар дайым Data Science тармагындагы акыркы технологияларды үйрөнүү үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү издеп жүрөм жана Code Labs академиясынын мазмунунун сапаты менин күткөнүмдөн ашып кетти. Эгер сиз технологияга ынтызар болсоңуз жана күч-аракетиңизди жум ...
Технологиялык билими жок болсо, бир нече айдан кийин мен азыр татаал машина же терең үйрөнүү моделдерин түшүнүп гана тим болбостон, аларды өзүм иштеп чыга алам. Эгер сиз технология тармагында карьералык өзгөрүүнү издеп жатсаңыз, мотивацияланган жана ...
Бул бүткүл дүйнө жүзү боюнча каалаган студентке дал келе турган асинхрондук курстары бар онлайн окуу лагери. Ийгиликтүү аяктагандан кийин сертификат менен коштолгондугун баалайм. Жыйынтыктап айтканда, бул bootcamp баары бир, сиз маалымат илимин үйрө ...
Берилиштер аналитикасы боюнча магистратураны аяктагандан кийин, мен маалымат илиминде же талдоо тармагында карьера жасоо максатында бул тармакта билимимди өркүндөтүүгө аракет кылдым. Бирок, мен суроолорума жооп табууда кыйынчылыктарга туш болдум, ошо ...
Вебди өнүктүрүү боюнча боткемптин бир бөлүгү катары, бул менин күткөнүмдөн да ашып кетти деп айтышым керек. Bootcamp чындыгында интерактивдүү, кызыктуу жана маалыматтуу. Мен устаттарымдын жана көшөгө артында иштегендердин аркасында көп нерсени үйрөнд ...
2022-жылы мен катышкан кибер коопсуздук боюнча окуу лагери мага IT тармагындагы карьерага багыт алуу үчүн зарыл болгон негизги түшүнүктөрдү жана көндүмдөрдү үйрөттү. Менин инструкторум билимдүү, чыдамдуу жана ар дайым жардам берүүгө даяр болчу. Кур ...
Data Science жана Machine Learning үйрөнүүнүн эң жакшы жолдорунун бири, ар дайым сизге түшүнүүгө жана сизге көбүрөөк идеяларды жана мисалдарды берүүгө жардам берген мыкты мугалимдер. Эгер сиз ML жөнүндө көбүрөөк билгиңиз келсе, CLA эң жакшы жер.
Code Labs Academy веб-иштеп чыгуу курсу абдан таасирдүү болду, бул менин жашоомдогу эң сонун тажрыйбалардын бири болду. Мен бул лагерге катышууну сунуштайм, анда сиз веб-иштеп чыгууну үйрөнүп эле тим болбостон, карьера боюнча кеңеш алып, жумушка орно ...
Мугалимдер улуу, сабырдуу, мотивациялуу жана шайыр. Окуу процесси жылмакай жана кызыктуу, сизде суроолорду берүүгө жана катышууга мүмкүнчүлүк бар. Бирок эң негизгиси, алар сизди практикалык дүйнөгө даярдап, долбоорлорду ишке ашырып, сунуштап жатышат, ...
Теория менен практиканын ортосундагы тең салмактуулук идеалдуу, сиз үйрөнгөн нерселериңизди үй тапшырмаларында жана ТАлар тарабынан каралып чыккан реалдуу долбоорлордо колдонууга мүмкүнчүлүк аласыз. Мен бул окуу лагерин Data Science тармагында карьер ...