Эмне үчүн Data Science & AI үйрөнүү керек?
Маалымат илими жана AI деген эмне?
Маалымат илими жана AI инновациялардын алдыңкы сабында болуп, татаал маселелерди чечүү жана маалыматтарды баалуу түшүнүккө айландыруу үчүн интеллектуалдык системаларды иштеп чыгууга көңүл бурат.
Сиз эмнеге ээ болосуз?
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.
Сиз бул абдан талап кылынган тармакта карьера баштагыңыз келеби?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp сизди технологиянын келечегинин бир бөлүгүнө айландырат жана гүлдөп жаткан чөйрөдө кызыктуу карьералык жолдорду ачат.
Карьералык өсүш үчүн өзгөрүүчү Маалымат илими жана AI Bootcamp
Маалымат илими жана AI карьераңызды жандырган 500 сааттык программага киришиңиз.
Биздин комплекстүү Маалымат илими жана AI Bootcamp менен карьераңызды өзгөрткөн саякатта болуңуз. Бул интенсивдүү 500 сааттык программа, анын ичинде позитивдүү башталышты камсыз кылуу үчүн даярдоо бөлүмдөрү, Маалымат илими жана AI карьераңызды алдыга жылдыруу үчүн кылдаттык менен иштелип чыккан. Маалымат илими жана AI пейзажында ийгиликке жетүү үчүн негизги көндүмдөрдү өздөштүрүңүз жана баа жеткис тажрыйбага ээ болуңуз. Карьераңыздын келечегин жогорулатып, Маалымат илими жана AI динамикалык дүйнөсүнө биздин иммерсивдүү программабыз менен сүңгүңүз.
Эмнени үйрөнөсүз
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.
Фонд
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git жана GitHub, Сызыктуу алгебра, ыктымалдыктар жана статистика.
Data Analytics
Маалыматтарды талдоо, маалыматтарды даярдоо, маалыматтарды визуалдаштыруу жана маалыматтарды изилдөө.
Классикалык машина үйрөнүү
Машиналарды үйрөнүү, көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу, ML моделин өркүндөтүү, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines жана классификация.
Deep Learning
Нейрондук тармактар (ишке ашыруу, көйгөйлөрдү чечүү жана оптималдаштыруу), CNN архитектурасы, автокодер архитектурасы, маалыматтарды көбөйтүү, Tensorflow, Keras жана Scikit-Learn.
Табигый тилди иштетүү
NLP, кайталануучу нейрон тармактары (RNN), LSTM, көңүл буруу механизмдери, трансформатор модели жана чатбот куруу үчүн текстти коддоо.
Көбүрөөк маалымат керекпи?
Биздин Syllabus жүктөп алыңыз
0-бөлүм: Жумушка чейинки
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.
Python'го киришүү
- Python тили жана тарыхы
- Python негиздери
- Pythonдо негизги маалымат структуралары
- Класстар жана объекттер
- Модульдер жана пакеттер
- Киргизүү/Чыгуу
- Каталар жана өзгөчөлүктөр
Айлана-чөйрө
- Python чөйрөлөрү
- Анаконда
- Юпитер дептерлери
SQL жана маалымат базалары
- SQL негиздери
- SQL сурамдары
Сызыктуу алгебра
- Скалярлар жана векторлор
- Матрицалар
- Нормалар
Git жана GitHub
- Версияны башкарууга киришүү
- Workflow
- Репозиторийлерди текшерүү
- Өзгөртүүлөрдү жокко чыгаруу
- Өзгөртүүлөрдү алуу жана тартуу
- Өзгөртүүлөр
Долбоор: Curve Fitting
- Бул долбоор берилген маалымат топтомун тууралоо үчүн эң жакшы ийри теңдемени табууну камтыган "Ийри тууралоо" маселесин чечүү жөнүндө. Ал сизге бул көйгөйдүн мисалы аркылуу жетекчилик кылат жана ар бир бөлүм OOP, SQL, сызыктуу алгебра жана акыркы машинаны үйрөнүү иш процесси сыяктуу фундаменталдык түшүнүктөрдү колдонууну жүзөгө ашырат.
Сизге эмне керек
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.
Жыйынтыктоочу долбоор
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.
- Көйгөйдү аныктоо: Сиздин тармакка же кызыккан чөйрөңүзгө тиешелүү реалдуу көйгөйдү тандаңыз. Долбоордун көлөмүн жана максаттарын так аныктап, терең үйрөнүүнүн өркүндөтүлгөн ыкмалары чечимди кантип жакшырта аларын баса белгилеңиз.
- Маалыматтарды чогултуу жана алдын ала иштетүү: Ар кандай булактардан маалыматтарды чогултуп, тазалап, алдын ала иштетиңиз. жетишпеген баалуулуктарды, четтөөлөрдү жана карама-каршылыктарды чечет. Берилиштер терең үйрөнүү моделдерине ылайыктуу болушун камсыз кылуу, анын ичинде нормалдаштыруу жана зарыл болгон учурда көбөйтүү.
- Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA): Тренддерди, корреляцияларды, жана түшүнүктөр. CNNs, RNNs же трансформаторлор сыяктуу терең үйрөнүү архитектураларына ылайыктуулугун эске алуу менен, EDA жыйынтыктарынын негизинде долбоордун багытын тактаңыз.
- Моделди түзүү жана баалоо: Машина үйрөнүү моделдерин иштеп чыгуу жана үйрөтүү, Сүрөт маалыматтары үчүн Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) же LSTMs үчүн убакыт сериялары же ырааттуулугу маалыматтары, же NLP тапшырмалары үчүн трансформатордук моделдер сыяктуу терең үйрөнүүнүн алдыңкы ыкмаларын камтыган. Тактык, тактык, кайра чакырып алуу же AUC сыяктуу көрсөткүчтөрдүн жардамы менен моделдин иштешине баа бериңиз жана терең үйрөнүү моделдерин оптималдаштыруу үчүн гиперпараметрлерди тууралоону колдонуңуз.
- Орнотуу жана презентация: Веб алкактарын колдонуу менен акыркы моделди жайылтуу, API'лер же булутка негизделген кызматтар, терең үйрөнүү моделдеринин масштабдуулугун камсыз кылуу. Профессионалдык шарттарда кызыкдар тараптарга тыянактарыңызды, үлгүлөрүңүздүн натыйжалуулугун жана бизнеске же реалдуу дүйнөгө тийгизген таасирин көрсөтүңүз.
Эмне үчүн биз менен үйрөнүңүз?
- Тез темп.
- Кичинекей класс өлчөмдөрү.
- 1:1 карьералык машыктыруу сиздин тажрыйбаңызга жана максаттарыңызга жараша болот.
- Дүйнөнүн каалаган жеринен алыстан биринчи окуу.
Окуу коомчулугу
9.9/10
Промоутердун таза упайы*
5/5
Мугалимдин билими*
5/5
Өнөр жайынын актуалдуулугу*
Саякатыңыз үчүн ылайыкташтырылган каржылоо чечимдерин табыңыз
Биздин окуу жайларга кирүүгө каржылык тоскоолдук болбошу керек. Биз сиздин ыңгайлуулугуңуз үчүн төлөмдөрдү жана каржылоо варианттарын иретке келтирүү үчүн тынымсыз инновацияларды жасап жатабыз.
Сиздин муктаждыктарыңызга ылайыкташтырылган каржылоонун бир катар тандоолорун изилдеңиз. Биз каржылык тоскоолдуктарды бузуп, сиз менен трансформациялоочу лагерлерибиздин ортосунда эч нерсе турбасын камсыз кылууга умтулабыз. Биздин үзгүлтүксүз аракеттерибиз төлөм процесстерин жөнөкөйлөтүп, билим берүү каалоолоруңузду каржылоону жеңилдетүүгө багытталган.
Сиз үчүн ылайыкташтырылган мыкты каржылоо чечиминин кулпусун ачыңыз. Биздин ар түрдүү варианттарды изилдеп, окуу сапарыңызды оңой баштаңыз. Финансылык чектөөлөр сиздин потенциалыңызды ишке ашырууга тоскоол болушуна жол бербеңиз — бүгүн идеалдуу каржылоо вариантыңызды табыңыз.
Сиздин ишкана үчүн техникалык талант издеп жатасызбы?
Code Labs академиясынын корпоративдик тренинги менен командаларыңызды жогорулатыңыз же биздин квалификациялуу кибер коопсуздук, маалымат илими жана AI, UX/UI дизайны жана веб-иштеп чыгуу боюнча бүтүрүүчүлөрүбүздү жумушка алыңыз.
Code Labs академиясынын ылайыкташтырылган корпоративдик окутуу программалары менен жумушчу күчүңүздүн потенциалын ачыңыз. Эксперттик сессияларыбыз сиздин командаларыңызга алдыңкы технологиялык көндүмдөрдү берип, ишканаңыздагы өндүрүмдүүлүктү жана инновацияларды жогорулатууга мүмкүнчүлүк берет.
Же болбосо, биздин ийгиликтүү киберкоопсуздук, маалыматтар, UX/UI дизайны жана Web Development бүтүрүүчүлөрүнүн бассейнине кириңиз. Биздин бүтүрүүчүлөр акыркы тармактык тажрыйба менен жабдылган, долбоорлоруңузга салым кошууга жана ишканаңыз үчүн ийгиликке жетишүүгө даяр. Code Labs академиясынын корпоративдик тренинги же биздин тажрыйбалуу бүтүрүүчүлөрүбүздү жумушка алуу.
Командаларыңызды өзгөртүү жана бизнесиңизди алдыга жылдыруу үчүн бүгүн байланышыңыз.
Алдыдагы Bootcamps
Ачык маалымат илими курсунун когорталары биз алдыда. Көбүрөөк билүү үчүн каалаган күндү жана кампустун түрүн тандаңыз.
Көп берилүүчү суроолор
Дагы эле суроолоруңуз барбы?
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.
Жумуш статистикасы
2024-жылы дүйнө жүзү боюнча болжол менен 1,7 миллион ачык технологиялык позициялар бар
Europe
- Европадагы техникалык жумуш орундары, бул көрсөткүч 960,000ге жетет
- Санариптик технологиялар жана кызматтар Европа экономикасынын маанилүү бөлүгүнө айлангандыктан, акыркы жыйырма жылдын ичинде Европада Маалымат жана Коммуникация Технологиясы (МКТ) адиси катары иштеген адамдардын саны болжол менен 75 пайызга өстү. (Булак)
- 2021-жылга карата биримдикте дээрлик тогуз миллион адам түздөн-түз МКТ адистери катары иштешет, Германия бул адистердин эки миллиондон ашыгын жана Франция 1,25 миллионун камсыздайт. МКТ индустриясы үчүн башка көрүнүктүү өлкөлөргө Италия, Испания, Нидерланды, Польша жана Швеция кирет. (Булак)
- Бардык технологиялык жумуш жарыяларынын ичинен 54% 0 жылдан 2 жылга чейин иш тажрыйбасы бар талапкерлерди издешкен. Жумуш орундары географиялык жактан кеңири таралган, алардын эң көп саны Германияда (639 278), Польшада (450 391) жана Францияда (280 681). (Булак)
- CompTIA 2024-жылдагы Техникалык жумушчу күчүнүн абалы боюнча отчету , АКШнын Эмгек статистикасы бюросу чогулткан маалыматтардын талдоосуна негизделген, технологиялык жумушчу күч 2022-жылдан баштап АКШнын жалпы жумушчу күчүнө караганда эки эсе тез өсөт деп болжолдойт 2032-жылга чейин. Бул алмаштыруу муктаждыктарын канааттандыруу жана өнөр жайдын кеңейүүсүнө ылайыктуу жыл сайын түзүлүүчү болжол менен 350,000 жаңы технологиялык жумуш орундарын которот. (Булак)
Европалык технологиялык жалдоо тенденциялары
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.
- 0-2 жылдык тажрыйбасы: 35% жумуш орундары
- 3-10 жылдык тажрыйбасы: 10% жумуш орундары
- 11+ жылдык тажрыйбасы: бош орундардын 13%
- Белгиленген эмес: 42% бош орундар
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 © 2024 Бардык укуктар корголгон.