Data Science & AI Bootcamp

Hva er datavitenskap og kunstig intelligens?

Datavitenskap og AI er i forkant av innovasjon, med fokus på å utvikle intelligente systemer for å løse komplekse utfordringer og transformere data til verdifull innsikt.

Hva vil du få?

Datavitenskap kombinerer statistisk analyse, programmering og domenekunnskap for å forstå og forutsi trender. Ved å etablere et grunnlag innen datavitenskap, kan du konvertere data til handlingskraftig innsikt som hjelper bedrifter med å ta informerte beslutninger.

Kunstig intelligens, derimot, lar datamaskiner lære og ta avgjørelser ved å etterligne menneskelig intelligens. Dette fører til flere og flere fremskritt innen robotikk, selvkjørende biler og personlige anbefalinger. Ettersom bedrifter utnytter data og AI for å optimalisere driften, blir eksperter på disse feltene avgjørende.

Vil du starte en karriere innen dette svært ettertraktede feltet?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp gjør at du blir en del av fremtidens teknologi og åpner for spennende karriereveier i det blomstrende feltet.

• Problemidentifikasjon: Velg et problem i den virkelige verden som er relevant for din bransje eller interessefelt. Definer tydelig prosjektets omfang og mål, og fremhev hvordan avanserte dyplæringsteknikker kan forbedre løsningen.
• Datainnsamling og forhåndsbehandling: Samle data fra ulike kilder, rengjør og forbehandle dem til håndtere manglende verdier, uteliggere og inkonsekvenser. Sørg for at dataene er egnet for dyplæringsmodeller, inkludert normalisering og utvidelse om nødvendig.
• Exploratory Data Analysis (EDA): Utfør datavisualisering og statistisk analyse for å identifisere trender, korrelasjoner, og innsikt. Avgrens prosjektretningen din basert på EDA-funn, mens du vurderer egnetheten for dyplæringsarkitekturer som CNN-er, RNN-er eller transformatorer.
• Modellbygging og -evaluering: Utvikle og trene maskinlæringsmodeller, som inkluderer avanserte dyplæringsteknikker som Convolutional Neural Networks (CNNs) for bildedata, Recurrent Neural Networks (RNNs) eller LSTMs for tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller for NLP-oppgaver. Evaluer modellytelse ved å bruke beregninger som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller AUC, og bruk hyperparameterjustering for å optimalisere dyplæringsmodeller.
• Implementering og presentasjon: Implementer den endelige modellen ved hjelp av nettrammeverk, APIer eller skybaserte tjenester, som sikrer skalerbarhet for dyplæringsmodeller. Presenter funnene dine, modellytelsen og virkningen på virksomheten eller den virkelige verden for interessenter i en profesjonell setting.