Маалымат илиминин жана AIнин фундаменталдык теориясын жана колдонулушун үйрөнүңүз.
Биздин инструкторлор сизге маалымат илими жана AI тармагындагы жемиштүү карьераңызга жакшы жол көрсөтүү үчүн билимдердин жана прикладдык көндүмдөрдүн негизги пайдубалын үйрөтүшөт.
Толук убакыт: 12 жума
Толук эмес убакыт: 24 жума
Маалымат илими жана AI инновациялардын алдыңкы сабында болуп, татаал маселелерди чечүү жана маалыматтарды баалуу түшүнүккө айландыруу үчүн интеллектуалдык системаларды иштеп чыгууга көңүл бурат.
Маалымат илими тенденцияларды түшүнүү жана болжолдоо үчүн статистикалык анализди, программалоону жана домендик билимди айкалыштырат. Маалымат илиминин пайдубалын түзүү менен, сиз маалыматтарды бизнеске негизделген чечимдерди кабыл алууга жардам бере турган иш жүзүндөгү түшүнүккө айландыра аласыз.
Ал эми жасалма интеллект компьютерлерге адамдын акылын туурап, үйрөнүүгө жана чечим кабыл алууга мүмкүндүк берет. Бул робототехника, өзүн-өзү башкаруучу унаалар жана жекелештирилген сунуштар боюнча барган сайын көбүрөөк прогресске алып барат. Ишкерлер операцияларды оптималдаштыруу үчүн маалыматтарды жана AI колдонушкандыктан, бул тармактардагы эксперттер маанилүү болуп калат.
Code Labs Academy Data Science Bootcamp сизди технологиянын келечегинин бир бөлүгүнө айландырат жана гүлдөп жаткан чөйрөдө кызыктуу карьералык жолдорду ачат.
Сизди 12 жуманын ичинде (толук убакыт) маалымат илиминде "жөн эле кызык"дан "толук тастыкталганга" алып баруу үчүн иштелип чыккан, өзгөчө тандалып алынган окуу программасы аркылуу машыктыруу.
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git жана GitHub, Сызыктуу алгебра, ыктымалдыктар жана статистика.
Маалыматтарды талдоо, маалыматтарды даярдоо, маалыматтарды визуалдаштыруу жана маалыматтарды изилдөө.
Машиналарды үйрөнүү, көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу, ML моделин өркүндөтүү, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines жана классификация.
Нейрондук тармактар (ишке ашыруу, көйгөйлөрдү чечүү жана оптималдаштыруу), CNN архитектурасы, автокодер архитектурасы, маалыматтарды көбөйтүү, Tensorflow, Keras жана Scikit-Learn.
NLP, кайталануучу нейрон тармактары (RNN), LSTM, көңүл буруу механизмдери, трансформатор модели жана чатбот куруу үчүн текстти коддоо.
Көбүрөөк маалымат керекпи?
Маалымат илими акыркы жылдардагы эң престиждүү карьералардын бири болуп калды. Ал маалыматтар менен иштөөнү, аны тазалоону, баалоону жана окуялардын жыйынтыгын болжолдоо үчүн машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгууну камтыйт. Бул бөлүмдө биз сизди окуу сапарыңызды баштоого даярдоо үчүн маалымат илиминин негиздерин карайбыз.
Биздин жүктөө лагерине кошулуу үчүн сизге компьютер илими же программалоо боюнча эч кандай квалификациянын кереги жок. Биз эч кандай алдын ала билим деп ойлобойбуз жана алгачкы бир нече жумада сизге негиздер аркылуу жетекчилик кылабыз, бул сизди башынан баштап күчтүү пайдубалды курууну камсыз кылат. Сиз бул тармакта жаңы болсоңуз же карьераңызды өзгөртүүнү издеп жатасызбы, биздин программа сизди тез жана ишенимдүү түрдө ылдамдатуу үчүн иштелип чыккан.
Акыркы долбоор сизге bootcamp билимиңизди жана жаңы алынган көндүмдөрдү динамикалык, практикалык чөйрөдө сыноого мүмкүнчүлүк берет. Бул реалдуу нерсени жаратууга, техникалык мүмкүнчүлүктөрүңүздү көрсөтүүгө жана профессионалдык портфолиоңуздун негизги бөлүгү боло турган долбоорду иштеп чыгууга мүмкүнчүлүк. Бул сиздин чыгармачылыгыңызды көрсөтүүгө жана bootcamp тажрыйбаңызда канчалык өнүгүп жатканыңызды баса белгилөөгө мүмкүндүк берет.
Кошумчалай кетсек, акыркы долбоор чыныгы технологиялык жумушта кездеше турган кыйынчылыктарды кайталоо үчүн иштелип чыккан, бул татаал маселелерди чечүүдө өз жөндөмүңүздү көрсөтүүгө жана келечектеги карьераңыздын күтүүлөрү үчүн жабдууга мүмкүндүк берет.
Окуу коомчулугу
9.9/10
Промоутердун таза упайы*
5/5
Мугалимдин билими*
5/5
Өнөр жайынын актуалдуулугу*
Ачык маалымат илими курсунун когорталары биз алдыда. Көбүрөөк билүү үчүн каалаган күндү жана кампустун түрүн тандаңыз.
Өз алдынча каржылаңыз же сизге эң ылайыктуу өнөктөштөрүбүздүн бирин тандаңыз.
Каржылоо боюнча өнөктөштөрүбүздү изилдеп, саякатыңызда кайсынысы сизге ылайыктуу экенин табыңыз.
Каржылоо сиздин каалооңузга тоскоол болбошу керек. Ошондуктан биз ар кандай кырдаалдарга ылайыктуу каржылоонун көптөгөн чечимдерин сунуштайбыз.
CLA bootcampиңизди Германия өкмөтүнүн билим берүү ваучери менен € 0 төлөө мүмкүнчүлүгү менен каржылаңыз.
Азыраак акчага өзүңүзгө инвестиция салыңыз. Биздин арзандатуулар менен таанышыңыз.
Germany жумушчу күчүн өнүктүрүүгө көмөктөшүүдөгү Квалификациялык мүмкүнчүлүктөр актынын артыкчылыктарын изилдеңиз.
Эгер дагы суроолоруңуз болсо, бизге hello@codelabsacademy.com же окуу боюнча адистерибиздин бири менен чалуу ээлеп алыңыз. Биз көбүрөөк маалымат берүүгө жана bootcamp же өтүнмө процессине байланыштуу суроолоруңузга жооп берүүгө кубанычтабыз.
Тарбиячыны тандоо өтө татаал иш экенин билебиз. Ошондуктан биз потенциалдуу катышуучуларыбыздын ар бирин мүмкүн болушунча тезирээк адам менен байланыштырабыз жана сиз курсуңузду баштаганга чейин алар менен болосуз.
Сиз биз менен окууга болгон мотивацияңызды билдирип, курсуңузду, кампусту жана окуу графигин тандайсыз.
Окуу адиси менен жолугушуу
Биз сизге ылайыктуу экенибизди ырастоо жана сизде болушу мүмкүн болгон бардык суроолорду же тынчсызданууларды чечүү үчүн окуу адистерибиздин бири менен жолугушууну заказ кылыңыз. Бул жерде биз ошондой эле каржылоо параметрлери, атайын сунуштар жана сизге керек болгон бардык турак-жайлар жөнүндө сүйлөшө алабыз.
Иштөө жана алдын ала иштөө
Катталганыңыздан кийин, биз сизди курстун окутуучулары жана когорта өнөктөштөрү менен байланыштырабыз. Ошондой эле 1-күндөн баштап биз менен бирге иштей ала турганыңызга ынануу үчүн курска чейинки изилдөөлөрдү өткөрөбүз.
Кайрылаардан мурун тез суроо? Белгилүү бир курс жөнүндө бир нерсе көзүңүзгө түштү жана сиз көбүрөөк билгиңиз келеби? Бизге кабарлаңыз. Биз жардам берүүгө кубанычтабыз.
2024-жылы дүйнө жүзү боюнча болжол менен 1,7 миллион ачык технологиялык позициялар бар
Бул график башка технологиялык категорияларга салыштырмалуу программалык камсыздоону иштеп чыгуунун ролдоруна суроо-талаптын кыйла жогору экенин көрсөтүп турат, системалык анализ жана киберкоопсуздук экинчи эң талап кылынган категория катары.
Эң чоң категория 42% менен "Көрсөтүү эмес" болуп саналат, бул көптөгөн жумуш жарыяларында талап кылынган тажрыйба так көрсөтүлбөйт. Андай болгондордун арасында, ачылыштардын 35% түзгөн баштапкы деңгээлдеги кызмат орундарына (0-2 жыл) айкын артыкчылык бар.
Code Labs Academy © 2025 Бардык укуктар корголгон.
