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.
Permaininga Duomenų mokslas ir AI karjeros augimo stovykla
Pradėkite 500 valandų programą, kuri uždegs jūsų Duomenų mokslas ir AI karjerą.
Patirkite karjerą keičiančią kelionę su mūsų išsamia Duomenų mokslas ir AI „Bootcamp“. Ši intensyvi 500 valandų programa, įskaitant parengiamuosius padalinius, užtikrinančius teigiamą pradžią, yra kruopščiai sukurta siekiant paskatinti jūsų karjerą Duomenų mokslas ir AI. Įvaldykite esminius įgūdžius ir įgykite neįkainojamos patirties, kad galėtumėte klestėti Duomenų mokslas ir AI kraštovaizdyje. Padidinkite savo karjeros perspektyvas ir pasinerkite į dinamišką Duomenų mokslas ir AI pasaulį naudodamiesi mūsų įtraukiančia programa.
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*
Atraskite savo kelionei pritaikytus finansavimo sprendimus
Prieigai prie mūsų stovyklų neturėtų trukdyti finansai. Nuolat diegiame naujoves, kad supaprastintume mokėjimus ir finansavimo galimybes jūsų patogumui.
Išbandykite įvairius finansavimo pasirinkimus, sukurtus pagal jūsų poreikius. Esame pasiryžę įveikti finansines kliūtis ir užtikrinti, kad tarp jūsų ir mūsų transformuojančių stovyklų nieko nebūtų. Mūsų nuolatinės pastangos siekia supaprastinti mokėjimo procesus, kad galėtumėte lengviau finansuoti savo švietimo siekius.
Atraskite tobulą jums pritaikytą finansavimo sprendimą. Ištirkite mūsų įvairias galimybes ir lengvai leiskitės į mokymosi kelionę. Neleisk, kad finansiniai suvaržymai trukdytų tau realizuoti savo potencialą – raskite idealų finansavimo variantą šiandien.
Ieškote techninių talentų savo įmonei?
Padidinkite savo komandas dalyvaudami „Code Labs Academy“ verslo mokymuose arba pasamdykite mūsų kvalifikuotus kibernetinės saugos, duomenų mokslo ir AI, UX/UI dizaino ir žiniatinklio kūrimo absolventus jau šiandien.
Išlaisvinkite savo darbo jėgos potencialą naudodami Code Labs Academy pritaikytas verslo mokymo programas. Mūsų ekspertų vadovaujamos sesijos suteikia jūsų komandoms pažangiausių technologijų įgūdžių, didina produktyvumą ir inovacijas jūsų įmonėje.
Arba pasinaudokite mūsų pažangių kibernetinio saugumo, duomenų, UX/UI dizaino ir žiniatinklio kūrimo absolventų rinkiniu. Mūsų absolventai yra aprūpinti naujausia pramonės patirtimi, pasiruošę prisidėti prie jūsų projektų ir užtikrinti jūsų įmonės sėkmę. Suteikite savo įmonei aukščiausio lygio techninius įgūdžius per Code Labs akademijos įmonių mokymus arba įgudusių mūsų absolventų samdymas.
Susisiekite šiandien, kad pakeistumėte savo komandas ir paskatintumėte verslą.
Būsimos stovyklos
Artėja atvirųjų duomenų mokslo kursų kohortos pristatymas. Norėdami sužinoti daugiau, pasirinkite pageidaujamą datą ir universiteto tipą.
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.
Darbo statistika
2024 m. visame pasaulyje yra apie 1,7 mln. laisvų technologijų pozicijų
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.