Duomenų mokslas ir AI „Bootcamp“.
Sužinokite pagrindinę duomenų mokslo ir AI teoriją ir taikymą.
Mūsų instruktoriai išmokys jus įgyti esminių žinių ir taikomųjų įgūdžių pagrindą, kad padėtų jums vaisingos karjeros duomenų mokslų ir AI srityse.
Visas etatas: 12 savaičių
Ne visą darbo dieną: 24 savaites
Kodėl verta mokytis duomenų mokslų ir dirbtinio intelekto?
Kas yra duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas?
Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas yra inovacijų priešakyje, daugiausia dėmesio skiriant pažangiųjų sistemų kūrimui, siekiant išspręsti sudėtingus iššūkius ir paversti duomenis vertingomis įžvalgomis.
Ką tu laimėsi?
Duomenų mokslas sujungia statistinę analizę, programavimą ir srities žinias, kad suprastų ir prognozuotų tendencijas. Sukūrę duomenų mokslo pagrindą, galite konvertuoti duomenis į veiksmingas įžvalgas, kurios padės įmonėms priimti pagrįstus sprendimus.
Kita vertus, dirbtinis intelektas leidžia kompiuteriams mokytis ir priimti sprendimus imituojant žmogaus intelektą. Tai lemia vis daugiau pažangos robotų, savarankiškai vairuojančių automobilių ir asmeninių rekomendacijų srityse. Kadangi įmonės naudoja duomenis ir dirbtinį intelektą, kad optimizuotų veiklą, šių sričių ekspertai tampa būtini.
Ar norėtumėte pradėti karjerą šioje labai paklausioje srityje?
„Code Labs Academy“ duomenų mokslų bootcamp leidžia tapti ateities technologijų dalimi ir atveria įdomių karjeros kelių klestinčioje srityje.
Ką išmoksite
Mokysime jus pagal ypač kuruojamą mokymo programą, sukurtą taip, kad nuo „tiesiog smalsaus“ iki „visiškai sertifikuoto“ duomenų mokslo srityje vos per 12 savaičių (visu etatu).
Fondas
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git ir GitHub, tiesinė algebra, tikimybės ir statistika.
Duomenų analizė
Duomenų analizė, duomenų paruošimas, duomenų vizualizavimas ir duomenų tyrinėjimas.
Klasikinis mašininis mokymasis
Mašininis mokymasis, prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis, ML modelio tobulinimas, Naive Bayes, SVM, atsitiktiniai miškai, ML vamzdynai ir klasifikacija.
Gilus mokymasis
Neuroniniai tinklai (diegimas, trikčių šalinimas ir optimizavimas), CNN architektūra, automatinio kodavimo architektūra, duomenų papildymas, „Tensorflow“, „Keras“ ir „Scikit-Learn“.
Natūralios kalbos apdorojimas
Teksto kodavimas NLP, pasikartojantiems neuroniniams tinklams (RNN), LSTM, dėmesio mechanizmams, transformatoriaus modeliui ir pokalbių roboto kūrimui.
Reikia daugiau informacijos?
Atsisiųskite mūsų mokymo programą
0 skyrius: Pasirengimas darbui
Duomenų mokslas pastaraisiais metais buvo viena prestižiškiausių profesijų. Tai apima duomenų tvarkymą, jų valymą, įvertinimą ir mašininio mokymosi modelių kūrimą, kad būtų galima numatyti įvykių rezultatus. Šiame skyriuje apžvelgsime duomenų mokslo pagrindus, kad pasiruoštumėte pradėti mokymosi kelionę.
Įvadas į Python
- Python kalba ir istorija
- Python pagrindai
- Pagrindinės Python duomenų struktūros
- Klasės ir objektai
- Moduliai ir paketai
- Įvestis/išvestis
- Klaidos Ir Išimtys
Aplinkos
- Python aplinkos
- Anakonda
- Jupyter užrašų knygelės
SQL ir duomenų bazės
- SQL pagrindai
- SQL užklausos
Tiesinė algebra
- Skalariai ir vektoriai
- Matricos
- Normos
Git ir GitHub
- Versijų valdymo įvadas
- Darbo eiga
- Saugyklų tikrinimas
- Pakeitimų anuliavimas
- Pakeitimų gavimas ir ištraukimas
- Keitimų skatinimas
Projektas: Kreivės montavimas
- Šis projektas skirtas išspręsti kreivės pritaikymo problemą, kuri apima geriausią kreivės lygtį, kuri atitiktų nurodytą duomenų rinkinį. Jame bus pateiktas šios problemos pavyzdys ir jis yra padalintas į skyrius, kur kiekviename skyriuje bus naudojamos pagrindinės sąvokos, pvz., OOP, SQL, tiesinė algebra ir paskutinė mašininio mokymosi darbo eiga.
Ko Jums prireiks
Jums nereikia jokios išankstinės informatikos ar programavimo kvalifikacijos, kad galėtumėte prisijungti prie mūsų stovyklos. Manome, kad neturime jokių išankstinių žinių ir per pirmąsias kelias savaites padėsime jums suprasti pagrindus, užtikrindami, kad nuo pat pradžių sukurtumėte tvirtą pagrindą. Nesvarbu, ar esate naujokas šioje srityje, ar ieškote karjeros pokyčių, mūsų programa sukurta taip, kad greitai ir užtikrintai pasiektumėte greitį
Galutinis projektas
Galutinis projektas suteikia galimybę išbandyti savo žinias ir naujai įgytus įgūdžius dinamiškoje praktiškoje aplinkoje. Tai galimybė sukurti ką nors tikro, parodyti savo techninius sugebėjimus ir sukurti projektą, kuris bus pagrindinė jūsų profesinio portfelio dalis. Tai leidžia išreikšti savo kūrybiškumą ir pabrėžti, kaip daug tobulėjote per savo „bootcamp“ patirtį.
Be to, galutinis projektas yra sukurtas taip, kad atkartotų iššūkius, su kuriais susidursite dirbdami tikrą technologijų darbą, kad galėtumėte parodyti savo įgūdžius sprendžiant sudėtingas problemas ir pasiruošti būsimos karjeros lūkesčiams.
- Problemos identifikavimas: pasirinkite realaus pasaulio problemą, susijusią su jūsų pramone ar interesų sritimi. Aiškiai apibrėžkite projekto apimtį ir tikslus, pabrėždami, kaip pažangūs giluminio mokymosi metodai galėtų pagerinti sprendimą.
- Duomenų rinkimas ir išankstinis apdorojimas: surinkite duomenis iš įvairių šaltinių, išvalykite ir iš anksto apdorokite juos tvarkyti trūkstamas vertes, nuokrypius ir neatitikimus. Įsitikinkite, kad duomenys tinka gilaus mokymosi modeliams, įskaitant normalizavimą ir, jei reikia, papildymą.
- Tyrimo duomenų analizė (EDA): atlikite duomenų vizualizavimą ir statistinę analizę, kad nustatytumėte tendencijas, koreliacijas, ir įžvalgos. Patikslinkite savo projekto kryptį remdamiesi EDA išvadomis, atsižvelgdami į tinkamumą gilaus mokymosi architektūroms, pvz., CNN, RNN ar transformatoriams.
- Modelių kūrimas ir vertinimas: kurkite ir mokykite mašininio mokymosi modelius., apimantis pažangius giluminio mokymosi metodus, tokius kaip konvoliuciniai neuroniniai tinklai (CNN) vaizdo duomenims, pasikartojantys neuroniniai tinklai (RNN) arba LSTM laiko eilutėms arba sekos duomenims arba transformatorių modeliai NLP užduotims atlikti. Įvertinkite modelio našumą naudodami metriką, pvz., tikslumą, tikslumą, atšaukimą arba AUC, ir pritaikykite hiperparametrų derinimą, kad optimizuotumėte giluminio mokymosi modelius.
- Diegimas ir pristatymas: įdiekite galutinį modelį naudodami žiniatinklio sistemas., API arba debesimis pagrįstos paslaugos, užtikrinančios gilaus mokymosi modelių mastelį. Profesionalioje aplinkoje pateikite suinteresuotosioms šalims savo išvadas, modelio našumą ir verslo ar realaus pasaulio poveikį.
Kodėl mokytis su mumis?
- Greitas tempas.
- Mažos klasės.
- 1:1 karjeros instruktavimas individualiai atitinka jūsų patirtį ir tikslus.
- Mokymasis pirmiausia nuotoliniu būdu, iš bet kurios pasaulio vietos.
Mokymosi bendruomenė
9.9/10
Grynasis reklamuotojo balas*
5/5
Mokytojo žinios*
5/5
Pramonės aktualumas*
Būsimos stovyklos
Artėja atvirųjų duomenų mokslo kursų kohortos pristatymas. Norėdami sužinoti daugiau, pasirinkite pageidaujamą datą ir universiteto tipą.
Studijos ir finansavimas
Finansuokite savarankiškai arba išsirinkite vieną iš mūsų partnerių, kuris jums labiausiai tinka.
Finansavimo partneriai
Naršykite mūsų finansavimo partnerius ir raskite, kuris iš jų jums tinka jūsų kelionėje.
Finansavimo parinktys
Finansavimas neturėtų trukdyti jūsų siekiams. Štai kodėl mes siūlome daugybę finansavimo sprendimų, skirtų įvairioms situacijoms.
Bildungsgutschein
Finansuokite savo CLA stovyklą Vokietijos vyriausybės švietimo kuponu su galimybe sumokėti 0 €.
CLA nuolaidos
Investuokite į save pigiau. Susipažinkite su mūsų nuolaidomis.
Qualifizierungschancengesetz
Ištirkite Kvalifikacijos galimybių įstatymo pranašumus skatinant darbo jėgos plėtrą Germany.
Dažnai užduodami klausimai
Vis dar turite klausimų?
Jei turite daugiau klausimų, galite parašyti mums el. laišką adresu hello@codelabsacademy.com arba užsisakykite skambutį vienam iš mūsų mokymosi specialistų. Mielai suteiksime daugiau informacijos ir atsakysime į visus konkrečius klausimus, susijusius su „bootcamp“ ar paraiškų teikimo procesu.
Kaip kreiptis
Žinome, kad pedagogo pasirinkimas gali būti nelengvas uždavinys. Štai kodėl mes su kiekvienu potencialiu dalyviu kuo greičiau užmezgame ryšį su žmogumi, o jūs būsite su jais, kol pradėsite savo kursą.
Kursą, miestelį ir studijų tvarkaraštį pasirinksite, nurodydami savo motyvaciją studijuoti pas mus.
Susitikimas su mokymosi specialistu
Užsisakykite susitikimą su vienu iš mūsų mokymosi specialistų, kad įsitikintumėte, jog esame jums tinkami, ir išspręskite visus jums rūpimus klausimus. Čia taip pat galime kalbėti apie finansavimo galimybes, specialius pasiūlymus ir apgyvendinimą, kurio jums gali prireikti.
Priėmimas ir išankstinis darbas
Kai užsiregistruosite, susisieksime su kurso dėstytojais ir grupės draugais. Taip pat nustatysime tam tikrą tyrimą prieš kursą, kad įsitikintume, jog nuo 1 dienos galėsite pradėti dirbti su mumis.
Susisiekite su mokymosi specialistu
Greitas klausimas prieš pateikiant paraišką? Kažkas apie konkretų kursą patraukė jūsų dėmesį ir norite sužinoti daugiau? Praneškite mums. Mes mielai padėsime.
Skaitykite naujausius straipsnius mūsų tinklaraštyje
Darbo statistika
2024 m. visame pasaulyje yra apie 1,7 mln. laisvų technologijų pozicijų
JAV
- JAV apskaičiuotas aktyvių technologijų darbo skelbimų skaičius yra 438 000 (Šaltinis)
- CompTIA 2024 m. Technikos darbo jėgos būklės ataskaita , remiantis JAV darbo statistikos biuro surinktų duomenų analize, prognozuoja, kad nuo 2022 m. technologijų darbuotojų skaičius augs dvigubai greičiau nei bendra JAV darbo jėga. iki 2032 m. Tai reiškia, kad kasmet sukuriama maždaug 350 000 naujų technologijų darbo vietų, kad būtų patenkinti pakeitimo poreikiai ir būtų galima prisitaikyti prie pramonės plėtros. (Šaltinis)
Europa
- Technologijų darbo vietų Europoje skaičius siekia 960 000
- Per pastaruosius du dešimtmečius informacinių ir ryšių technologijų (IRT) profesionalais dirbančių žmonių skaičius Europoje išaugo maždaug 75 proc., nes skaitmeninės technologijos ir paslaugos tapo svarbesne Europos ekonomikos dalimi. (Šaltinis)
- 2021 m. sąjungoje IRT specialistais tiesiogiai dirba beveik devyni milijonai žmonių, daugiau nei du milijonus šių specialistų suteikė Vokietija, o 1,25 milijono – Prancūzija. Kitos IRT pramonei žinomos šalys yra Italija, Ispanija, Nyderlandai, Lenkija ir Švedija. (Šaltinis)
- Iš visų technologijų darbo skelbimų 54 % ieškojo kandidatų, turinčių 0–2 metų darbo patirtį. Darbo skelbimai buvo plačiai pasklidę geografiškai, daugiausia Vokietijoje (639 278), Lenkijoje (450 391) ir Prancūzijoje (280 681). (Šaltinis)
- CompTIA 2024 m. Technikos darbo jėgos būklės ataskaita , remiantis JAV darbo statistikos biuro surinktų duomenų analize, prognozuoja, kad nuo 2022 m. technologijų darbuotojų skaičius augs dvigubai greičiau nei bendra JAV darbo jėga. iki 2032 m. Tai reiškia, kad kasmet sukuriama maždaug 350 000 naujų technologijų darbo vietų, kad būtų patenkinti pakeitimo poreikiai ir būtų galima prisitaikyti prie pramonės plėtros. (Šaltinis)
Europos technologijų samdymo tendencijos
Ši diagrama rodo žymiai didesnį programinės įrangos kūrimo vaidmenų poreikį, palyginti su kitomis technologijų kategorijomis, o sistemų analizė ir kibernetinis saugumas yra antra pagal poreikį.
- 0-2 metų patirtis: 35% laisvų darbo vietų
- 3-10 metų patirtis: 10% laisvų darbo vietų
- 11+ metų patirtis: 13% laisvų darbo vietų
- Nenurodyta: 42% laisvų darbo vietų
Didžiausia kategorija yra „Nenurodyta“ – 42 %, o tai rodo, kad daugelyje darbo skelbimų nėra aiškiai nurodyta, kokia reikalinga patirtis. Tarp tų, kurie tai daro, akivaizdu, kad pirmenybė teikiama pradinio lygio pareigoms (0–2 m.), kurios sudaro 35 proc.
Code Labs Academy © 2024 Visos teisės saugomos.