Mašīnmācīšanās ir kļuvusi par augsti novērtētu prasmi pielieto dažādās nozarēs, piemēram, mazumtirdzniecībā, veselības aprūpē, finansēs un izklaidē. Tas ļauj uzņēmumiem risināt sarežģītas problēmas, palielināt efektivitāti un pieņemt apzinātus lēmumus, pamatojoties uz datiem. Šīs jomas apguve ierobežotā laika posmā var būt sarežģīta. Tāpēc intensīvas 3 mēnešu tiešsaistes sāknēšanas nometnes, piemēram, tās, kuras piedāvā Code Labs Academy, ir kļuvušas populāras, lai ātri izplatītu pamatjēdzienus un praktiskas prasmes mašīnmācībā, datu zinātnē un AI.
Vai 3 mēneši ir pietiekami, lai apgūtu mašīnmācīšanos?
Lai izveidotu stabilu pamatu mašīnmācībā un sāktu strādāt pie reāliem projektiem, parasti nav nepieciešams ilgāks par 3 mēnešiem. Lai iegūtu zināšanas, jo īpaši tādās progresīvās tēmās kā neironu tīkli un dabiskās valodas apstrāde (saīsināti kā NLP), var būt nepieciešams papildu laiks un pieredze, taču sākotnējie 3 mēneši ir vērtīgi, lai ieviestu galvenās mašīnmācīšanās koncepcijas un prasmes, kas ir pamats pastāvīgai apmācībai.
Kāpēc izvēlēties datu zinātnes un AI sāknēšanas nometni?
Bootcamps piedāvā mērķtiecīgu un praktisku alternatīvu tradicionālajām grādu programmām. Atšķirībā no ilgstošām grāda programmām, kas var ietvert mazāk atbilstošus priekšmetus, datu zinātnes un mākslīgā intelekta bootcamp par prioritāti nosaka prasmes, kas ir tieši piemērojamas darba tirgū. 3 mēnešu bootcamp ir ātrs un efektīvs veids, kā sākt darbu tehnoloģiju entuziastiem, tiem, kas vēlas paplašināt savas prasmes, vai personām, kas maina karjeru. Dažas no galvenajām priekšrocībām ir:
-
Laika efektivitāte: tikai 12 nedēļu laikā no iesācēja varat kļūt par personu, kas spēj analizēt datus, izveidot modeļus un apstrādāt reālus projektus.
-
Praktiskā mācīšanās: Liela uzmanība tiek pievērsta praktiskai pieredzei, un tajās tiek uzsvērta prasmju veidošana un pielietošana, risinot reālas problēmas.
-
Karjeras atbalsts: daudzas sāknēšanas nometnes piedāvā tīklu veidošanas iespējas, sagatavošanu intervijām un datu zinātnes atsākšanas palīdzību, lai atvieglotu jūsu pāreju uz tehnoloģiju nozari. Vietnē Code Labs Academy mēs jūs savienosim arī ar mūsu augošo darbā pieņemšanas partneru tīklu, lai palielinātu jūsu iespējas ātri iegūt darbu.
Priekšnosacījumi datu zinātnes un AI sāknēšanas nometnei
Pirms iedziļināties mašīnmācībā un datu zinātnē, ir lietderīgi iegūt pamatzināšanas par noteiktām prasmēm.
-
Python datu zinātnei un mākslīgajam intelektam: kā šajās jomās visplašāk lietotā valoda Python tiek izslavēta ar savu lietotājdraudzīgumu un jaudīgajām bibliotēkām. Pamata programmēšanas koncepcijas, piemēram, cilpas un funkcijas, nodrošina stabilu sākumpunktu.
-
Matemātika: mašīnmācības pamatjēdzieni, tostarp lineārā algebra, aprēķini un varbūtību teorija, var palīdzēt izprast datu transformācijas un algoritmus, padarot mācību procesu vienmērīgāku.
Ko sagaidīt 3 mēnešu datu zinātnes un mākslīgā intelekta bootcamp
Bootcamps parasti sākas ar pamatjēdzieniem un pakāpeniski virzās uz priekšu, ļaujot dalībniekiem risināt arvien grūtākus uzdevumus.
1. mēnesis: spēcīga pamata veidošana
Pirmajā mēnesī ir ietverti svarīgi rīki, valodas un jēdzieni:
- Python pamati: sāknēšanas nometnes parasti sākas ar Python pamatiem, koncentrējoties uz funkcijām, bibliotēkām un datu manipulācijām, kas ir noderīgi mašīnmācīšanās modeļu veidošanai un novērtēšanai.
- Datu apstrāde: ir ļoti svarīgi iemācīties apstrādāt lielas datu kopas, tās notīrīt un sagatavot modelēšanai. Dalībnieki izpēta datu apstrādes un vizualizācijas metodes, izmantojot tādas bibliotēkas kā Pandas un NumPy.
2. mēnesis: mašīnmācīšanās algoritmu apgūšana
Otrajā mēnesī dalībnieki sāk veidot un testēt mašīnmācīšanās modeļus, vienlaikus apgūstot dažādas metodes. Viņi vispirms koncentrējas uz uzraudzītu mācīšanos, kur modeļi tiek apmācīti, izmantojot marķētos datus. Tas ietver tādas metodes kā lineārā regresija un loģistiskā regresija, kas palīdz klasificēt informāciju un veikt prognozes.
Viņi arī pēta progresīvākus modeļus, piemēram, Random Forests un Support Vector Machines, kas ir populāri sarežģītu lēmumu pieņemšanai mašīnmācībā.
Nepārraudzītās mācībās dalībnieki strādā ar datiem, kuriem nav etiķešu. Šeit viņi izmanto tādas metodes kā PCA, galveno komponentu analīzi un K-means klasterizāciju, lai datos atrastu modeļus vai grupētu līdzīgus vienumus. Strādājot ar reālām datu kopām, dalībnieki var redzēt, kā šīs metodes attiecas uz reālām problēmām.
3. mēnesis: uzlabotas metodes un pamatakmens projekts
Dalībnieki izmanto visu, ko viņi ir apguvuši gala projektā, izmantojot uzlabotas mašīnmācīšanās metodes pēdējā mēneša laikā. Tas ietver mākslīgos neironu tīklus, lai iedziļināties dziļā mācībā, atkārtotus neironu tīklus secīgu datu apstrādei un konvolucionālos neironu tīklus attēlu apstrādei. Tādu lietojumprogrammu kā tērzēšanas roboti un runas tulkošanas sistēmas izstrāde balstās uz dabiskās valodas apstrādi. Galakmens projekts ļauj dalībniekiem strādāt pie sarežģītas reālās pasaules problēmas, piemēram, izveidot attēlu apstrādes modeli vai ieteikumu sistēmu. Nometnes Code Labs Academy laikā mentori vada dalībniekus šajā projektā, nodrošinot, ka tas ir gan izaicinājums, gan piemērots viņu portfolio.
Code Labs Academy datu zinātne un mākslīgā intelekta sāknēšanas nometne
Personām, kas vēlas ātri ienirt datu zinātnē un AI, Code Labs Academy piedāvā praktisku, uz projektiem orientētu tiešsaistes sāknēšanas pieredzi. Galvenās funkcijas ietver:
-
Karjeras atbalsts: Code Labs Academy piedāvā individuālu karjeras apmācību, CV rakstīšanu un sagatavošanos intervijai, lai palīdzētu dalībniekiem gūt panākumus darba tirgū. Šis pakalpojums ir pieejams visiem dalībniekiem no 1. dienas līdz 6 mēnešiem pēc skolas beigšanas.
-
Mazie klases lielumi: ar mazākām grupām dalībnieki saņem personalizētāku uzmanību, nodrošinot intensīvu vadību un mentoringu.
-
Uz projektiem balstīta mācīšanās: fokuss uz praktisku pielietojumu, izmantojot apgrieztās klases metodi, nodrošina absolventus ar pabeigtu reālās pasaules projektu portfeli.
-
Mācību elastība: sākumnometnē ietilpst tiešraides sesijas ar instruktoriem, laiks pašmācībai un papildu palīdzības atbalsta sesijas. Ja neesat pārliecināts par ātro tempu un domājat, ka jums ir nepieciešams vairāk laika, lai izveidotu, sāknēšanas nometne ir pieejama arī nepilna laika 6 mēnešiem.
Mācību turpināšana pēc Bootcamp
Bootcamp pabeigšana ir tikai sākums. Lai saglabātu konkurētspēju mašīnmācības, datu zinātnes un AI jomā, nepārtraukta izglītība ir vērtīga. Absolventi var turpināt apgūt progresīvas tēmas, piemēram, stiprināšanas mācības, vai piedalīties mašīnmācīšanās konkursos tādās platformās kā Kaggle, kas piedāvā lieliskas prakses un prasmju uzlabošanas iespējas. Sadarbošanās ar datu zinātnes kopienu var arī palīdzēt paplašināt jūsu profesionālo tīklu un uzlabot prasmes.
Visbeidzot, 3 mēnešu datu zinātnes un AI sāknēšanas nometne nodrošina ātru un praktisku veidu, kā apgūt pamatus. Šī intensīvā programma sniedz dalībniekiem zināšanas, praktisku pieredzi un pārliecību, lai gūtu panākumus dinamiskās mākslīgā intelekta un datu zinātnes jomās neatkarīgi no tā, vai viņi maina karjeru, uzlabo prasmes vai ienāk tehnoloģiju nozarē.
Code Labs Academy: jūsu partneris mašīnmācīšanās apguvē, lai radītu ietekmi reālajā pasaulē.
