Datu zinātne un mākslīgā intelekta sāknēšanas nometne
Uzziniet datu zinātnes un AI fundamentālo teoriju un pielietojumu.
Mūsu instruktori sniegs jums nepieciešamo zināšanu un lietišķo prasmju pamatu, lai dotu jums labu ceļu uz auglīgu karjeru datu zinātnes un AI jomā.
Pilna slodze: 12 nedēļas
Nepilna laika: 24 nedēļas
Kāpēc mācīties datu zinātni un AI?
Kas ir datu zinātne un mākslīgais intelekts?
Datu zinātne un AI ir inovāciju priekšgalā, koncentrējoties uz viedo sistēmu izstrādi, lai atrisinātu sarežģītas problēmas un pārveidotu datus vērtīgos ieskatos.
Ko tu iegūsi?
Datu zinātne apvieno statistisko analīzi, programmēšanu un domēna zināšanas, lai izprastu un prognozētu tendences. Izveidojot pamatu datu zinātnē, varat pārvērst datus praktiski izmantojamos ieskatos, kas palīdz uzņēmumiem pieņemt apzinātus lēmumus.
No otras puses, mākslīgais intelekts ļauj datoriem mācīties un pieņemt lēmumus, atdarinot cilvēka intelektu. Tas rada arvien lielākus sasniegumus robotikā, pašbraucošos automobiļos un personalizētus ieteikumus. Tā kā uzņēmumi izmanto datus un AI, lai optimizētu darbības, eksperti šajās jomās kļūst būtiski svarīgi.
Vai vēlaties sākt karjeru šajā ļoti pieprasītajā jomā?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp ļauj jums kļūt par daļu no tehnoloģiju nākotnes un paver aizraujošas karjeras iespējas plaukstošā jomā.
Ko jūs uzzināsiet
Apmācība, izmantojot īpaši izstrādātu mācību programmu, kas izstrādāta, lai jūs no “tikai zinātkāra” līdz “pilnībā sertificētam” datu zinātnē tikai 12 nedēļu laikā (pilna laika).
Fonds
SQL, Python, Jupyter piezīmjdators, Git un GitHub, lineārā algebra, varbūtības un statistika.
Datu analīze
Datu analīze, datu sagatavošana, datu vizualizācija un datu izpēte.
Klasiskā mašīnmācība
Mašīnmācīšanās, uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās, ML modeļa uzlabošana, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML cauruļvadi un klasifikācija.
Dziļa mācīšanās
Neironu tīkli (ieviešana, problēmu novēršana un optimizācija), CNN arhitektūra, automātiskās kodēšanas arhitektūra, datu palielināšana, Tensorflow, Keras un Scikit-Learn.
Dabiskās valodas apstrāde
Teksta kodēšana NLP, atkārtotiem neironu tīkliem (RNN), LSTM, uzmanības mehānismiem, transformatora modelim un tērzēšanas robotu veidošanai.
Nepieciešama sīkāka informācija?
Lejupielādējiet mūsu mācību programmu
0. nodaļa: Pirmsdarbs
Datu zinātne pēdējos gados ir bijusi viena no prestižākajām karjerām. Tas ietver datu apstrādi, tīrīšanu, novērtēšanu un mašīnmācīšanās modeļu izstrādi, lai prognozētu notikumu rezultātus. Šajā nodaļā mēs apskatīsim datu zinātnes pamatus, lai jūs sagatavotos mācību braucienam.
Ievads Python
- Python valoda un vēsture
- Python pamati
- Pamata datu struktūras programmā Python
- Klases un objekti
- Moduļi un paketes
- Ievade/Izvade
- Kļūdas un izņēmumi
Vides
- Python vides
- Anakonda
- Jupyter piezīmju grāmatiņas
SQL un datu bāzes
- SQL pamati
- SQL vaicājumi
Lineārā algebra
- Skalāri un vektori
- Matricas
- Normas
Git un GitHub
- Ievads par versiju kontroli
- Darbplūsma
- Repozitoriju pārbaude
- Izmaiņu atsaukšana
- Izmaiņu ienešana un vilkšana
- Izmaiņu virzīšana
Projekts: Izliekuma montāža
- Šis projekts ir par "Līknes pielāgošanas" problēmas atrisināšanu, kas ietver labākā līknes vienādojuma atrašanu, kas atbilst noteiktai datu kopai. Tas sniegs jums norādījumus par šīs problēmas piemēru un ir sadalīts sadaļās, kur katrā sadaļā tiks izmantoti tādi pamatjēdzieni kā OOP, SQL, Lineārā algebra un pēdējā mašīnmācīšanās darbplūsma.
Kas jums būs nepieciešams
Lai pievienotos mūsu bootcamp, jums nav nepieciešama iepriekšēja kvalifikācija datorzinātnēs vai programmēšanā. Mēs pieņemam, ka jums nav priekšzināšanu, un pirmajās nedēļās jūs iepazīstināsim ar pamatiem, nodrošinot, ka jūs izveidojat spēcīgu pamatu no paša sākuma. Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs šajā jomā vai meklējat izmaiņas karjerā, mūsu programma ir izstrādāta, lai jūs ātri un pārliecinoši ļautu jums tikt galā ar darbu.
Nobeiguma projekts
Noslēguma projekts sniedz jums iespēju pārbaudīt savas bootcamp zināšanas un jauniegūtās prasmes dinamiskā, praktiskā vidē. Tā ir iespēja radīt kaut ko reālu, parādīt savas tehniskās spējas un izstrādāt projektu, kas būs jūsu profesionālā portfeļa galvenā sastāvdaļa. Tas ļauj jums izpaust savu radošumu un izcelt, cik daudz esat attīstījies savā bootcamp pieredzē.
Turklāt gala projekts ir izstrādāts, lai atkārtotu izaicinājumus, ar kuriem jūs saskaraties īstā tehnoloģiju darbā, ļaujot jums parādīt savas prasmes sarežģītu problēmu risināšanā un sagatavot jūs nākotnes karjerai.
- Problēmas identifikācija: izvēlieties reālu problēmu, kas attiecas uz jūsu nozari vai interešu jomu. Skaidri definējiet projekta darbības jomu un mērķus, uzsverot, kā uzlabotas padziļinātas mācīšanās metodes varētu uzlabot risinājumu.
- Datu vākšana un pirmapstrāde: apkopojiet datus no dažādiem avotiem, notīriet un iepriekš apstrādājiet tos apstrādājiet trūkstošās vērtības, novirzes un neatbilstības. Pārliecinieties, vai dati ir piemēroti dziļās mācīšanās modeļiem, tostarp, ja nepieciešams, normalizēšanai un palielināšanai.
- Izpētes datu analīze (EDA): veiciet datu vizualizāciju un statistisko analīzi, lai noteiktu tendences, korelācijas, un atziņas. Uzlabojiet sava projekta virzienu, pamatojoties uz EDA atklājumiem, vienlaikus apsverot piemērotību dziļās mācīšanās arhitektūrām, piemēram, CNN, RNN vai transformatoriem.
- Modeļu veidošana un novērtēšana: izstrādājiet un apmāciet mašīnmācīšanās modeļus., ietverot uzlabotas dziļās mācīšanās metodes, piemēram, konvolucionālos neironu tīklus (CNN) attēlu datiem, atkārtotus neironu tīklus (RNN) vai LSTM laikrindu vai secību datiem, vai transformatoru modeļus NLP uzdevumiem. Novērtējiet modeļa veiktspēju, izmantojot tādus rādītājus kā precizitāte, precizitāte, atsaukšana vai AUC, un izmantojiet hiperparametru regulēšanu, lai optimizētu dziļās mācīšanās modeļus.
- Izvietošana un prezentācija: izvietojiet galīgo modeli, izmantojot tīmekļa ietvarus., API vai mākoņpakalpojumus, nodrošinot mērogojamību dziļās mācīšanās modeļiem. Prezentējiet savus atklājumus, modeļa veiktspēju un ietekmi uz uzņēmējdarbību vai reālo pasauli ieinteresētajām personām profesionālā vidē.
Kāpēc mācīties kopā ar mums?
- Ātrs temps.
- Mazie klases izmēri.
- 1:1 karjeras apmācība ir individuāli pielāgota jūsu pieredzei un mērķiem.
- Vispirms mācieties attālināti no jebkuras vietas pasaulē.
Mācību kopiena
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Skolotāja zināšanas*
5/5
Nozares atbilstība*
Gaidāmās Bootcamps
Tuvojas atvērto datu zinātnes kursu kohortas palaišana. Lai uzzinātu vairāk, atlasiet vēlamo datumu un universitātes pilsētiņas veidu.
Mācību maksa un finansējums
Finansējiet patstāvīgi vai izvēlieties kādu no mūsu partneriem, kas jums vislabāk atbilst.
Finansēšanas partneri
Izpētiet mūsu finansēšanas partnerus un atrodiet sev piemērotāko.
Finansēšanas iespējas
Finansējums nedrīkst kavēt jūsu centienus. Tāpēc mēs piedāvājam virkni finansēšanas risinājumu, lai pielāgotos dažādām situācijām.
Bieži uzdotie jautājumi
Vai joprojām ir jautājumi?
Ja jums ir vairāk jautājumu, varat sūtīt mums e-pasta ziņojumu uz hello@codelabsacademy.com vai piesakiet zvanu ar kādu no mūsu mācību speciālistiem. Mēs ar prieku sniegsim plašāku informāciju un atbildēsim uz visiem konkrētiem jautājumiem par bootcamp vai pieteikšanās procesu.
Kā pieteikties
Mēs zinām, ka pedagoga izvēle var būt grūts uzdevums. Tāpēc mēs ikvienu mūsu potenciālo dalībnieku pēc iespējas ātrāk sazināsimies ar cilvēku, un jūs būsiet kopā ar viņu līdz kursa sākšanai.
Jūs izvēlaties savu kursu, universitātes pilsētiņu un studiju grafiku, norādot savu motivāciju studēt pie mums.
Tikšanās ar mācību speciālistu
Rezervējiet tikšanos ar kādu no mūsu mācību speciālistiem, lai pārliecinātos, ka mēs esam jums piemēroti, un atrisinātu visus jautājumus vai bažas, kas jums varētu rasties. Šeit mēs varam arī runāt par finansēšanas iespējām, īpašajiem piedāvājumiem un jebkādām jums nepieciešamajām naktsmītnēm.
Uzņemšana un iepriekšējais darbs
Kad būsiet reģistrējies, mēs sazināsimies ar jūsu kursa pasniedzējiem un grupas biedriem. Mēs arī noteiksim dažus pirmskursa pētījumus, lai pārliecinātos, ka varat sākt strādāt kopā ar mums no pirmās dienas.
Sazinieties ar mācību speciālistu
Ātrs jautājums pirms pieteikšanās? Kaut kas par konkrētu kursu piesaistīja jūsu uzmanību, un vēlaties uzzināt vairāk? Paziņojiet mums. Mēs labprāt palīdzēsim.
Lasiet jaunākos rakstus mūsu emuārā
Darba statistika
2024. gadā visā pasaulē ir aptuveni 1,7 miljoni atvērtu tehnoloģiju pozīciju
ASV
- Aptuvenais aktīvo tehnoloģiju darba sludinājumu skaits ASV ir 438 000 (Avots)
- CompTIA 2024. gada ziņojumā par tehniskā darbaspēka stāvokli , pamatojoties uz ASV Darba statistikas biroja apkopoto datu analīzi, tiek prognozēts, ka tehnoloģiju darbaspēks no 2022. gada pieaugs divreiz ātrāk nekā kopējais ASV darbaspēks. līdz 2032. gadam. Tas nozīmē aptuveni 350 000 jaunu tehnoloģiju darbavietu katru gadu, lai apmierinātu nomaiņas vajadzības un pielāgotos nozares paplašināšanai. (Avots)
Eiropā
- Tech Jobs Eiropā, šis skaitlis sasniedz 960 000
- To cilvēku skaits, kas Eiropā nodarbināti kā informācijas un komunikācijas tehnoloģiju (IKT) speciālisti, pēdējo divu desmitgažu laikā ir pieaudzis par aptuveni 75 procentiem, jo digitālās tehnoloģijas un pakalpojumi ir kļuvuši par svarīgāku Eiropas ekonomikas sastāvdaļu. (Avots)
- 2021. gadā gandrīz deviņi miljoni cilvēku arodbiedrībā strādā tieši kā IKT profesionāļi, no kuriem Vācija nodrošina vairāk nekā divus miljonus šo profesionāļu, bet Francija — 1,25 miljonus. Citas ievērojamas valstis IKT nozarē ir Itālija, Spānija, Nīderlande, Polija un Zviedrija. (Avots)
- No visiem tehnoloģiju darba sludinājumiem 54% meklēja kandidātus ar 0 līdz 2 gadu darba pieredzi. Darba sludinājumi bija plaši izkliedēti ģeogrāfiski, un vislielākais to skaits bija Vācijā (639 278), Polijā (450 391) un Francijā (280 681). (Avots)
- CompTIA 2024. gada ziņojumā par tehniskā darbaspēka stāvokli , pamatojoties uz ASV Darba statistikas biroja apkopoto datu analīzi, tiek prognozēts, ka tehnoloģiju darbaspēks no 2022. gada pieaugs divreiz ātrāk nekā kopējais ASV darbaspēks. līdz 2032. gadam. Tas nozīmē aptuveni 350 000 jaunu tehnoloģiju darbavietu katru gadu, lai apmierinātu nomaiņas vajadzības un pielāgotos nozares paplašināšanai. (Avots)
Eiropas tehnoloģiju darbā pieņemšanas tendences
Šis grafiks norāda uz ievērojami lielāku pieprasījumu pēc programmatūras izstrādes lomām, salīdzinot ar citām tehnoloģiju kategorijām, un sistēmu analīze un kiberdrošība ir otrā vispieprasītākā kategorija.
- 0-2 gadu pieredze: 35% no darba piedāvājumiem
- 3-10 gadu pieredze: 10% no darba piedāvājumiem
- 11+ gadu pieredze: 13% no darba piedāvājumiem
- Nav norādīts: 42% no brīvajām darba vietām
Lielākā kategorija ir “Nav norādīts” — 42%, kas liecina, ka daudzos darba sludinājumos nav skaidri norādīta nepieciešamā pieredze. Starp tiem, kas to dara, ir nepārprotami priekšroka sākuma līmeņa pozīcijām (0–2 gadi), kas veido 35% no atvērtajām pozīcijām.
Code Labs Academy © 2024 Visas tiesības paturētas.