Hvorfor lære datavitenskap og kunstig intelligens?
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.
Transformativ Data Science & AI Bootcamp for karriereutvikling
Ta fatt på et 500-timers program som setter fart på Data Science & AI-karrieren din.
Opplev en karriereforandrende reise med vår omfattende Data Science & AI Bootcamp. Dette intensive 500-timers programmet, som inkluderer forberedende enheter for å sikre en positiv start, er nøye utformet for å drive karrieren din i Data Science & AI fremover. Lær deg de viktigste ferdighetene og få uvurderlig kompetanse for å trives i Data Science & AI-landskapet. Løft karrieremulighetene dine og dykk ned i den dynamiske verdenen til Data Science & AI med vårt omfattende program.
Hva du vil lære
Vi veileder deg gjennom et spesielt kuratert pensum som tar deg fra "bare nysgjerrig" til "fullt sertifisert" innen datavitenskap på bare 12 uker (heltid).
Stiftelse
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git og GitHub, lineær algebra, sannsynlighet og statistikk.
Dataanalyse
Dataanalyse, datapreparering, datavisualisering og datautforskning.
Klassisk maskinlæring
Maskinlæring, veiledet og ikke-veiledet læring, forbedring av ML-modeller, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines og klassifisering.
Dyp læring
Nevrale nettverk (implementering, feilsøking)
Naturlig språkbehandling
Tekstkoding for NLP, tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), LSTM, oppmerksomhetsmekanismer, transformatormodell og chatbotbygging.
Trenger du mer informasjon?
Last ned vår studieplan
Kapittel 0: Forarbeid
Datavitenskap har vært en av de mest prestisjefylte karrierene de siste årene. Det innebærer å håndtere data, rense dem, evaluere dem og utvikle maskinlæringsmodeller for å forutsi utfall av hendelser. I dette kapittelet vil vi dekke grunnlaget for datavitenskap for å gjøre deg klar til å begynne din læringsreise.
Introduksjon til Python
- Python språk og historie
- Grunnleggende om Python
- Grunnleggende datastrukturer i Python
- Klasser og objekter
- Moduler og pakker
- Inngang/utgang
- Feil og unntak
Miljøer
- Python-miljøer
- Anaconda
- Jupyter notatbøker
SQL og databaser
- Grunnleggende om SQL
- SQL-spørringer
Lineær algebra
- Skalarer og vektorer
- Matriser
- Normer
Git og GitHub
- Introduksjon til versjonskontroll
- Arbeidsflyt
- Inspisere depoter
- Angre endringer
- Henter og trekker endringer
- Skyve endringer
Prosjekt: Kurvetilpasning
- Dette prosjektet handler om å løse 'Kurvetilpasning'-problemet, som innebærer å finne den beste kurvelikningen for å passe til et gitt datasett. Den vil lede deg gjennom et eksempel på dette problemet og er delt inn i seksjoner, der hver seksjon vil øve på bruk av grunnleggende konsepter som OOP, SQL, Lineær Algebra og den endelige maskinlæringsarbeidsflyten.
Hva du trenger
Du trenger ingen forkunnskaper innen informatikk eller programmering for å bli med på vår bootcamp. Vi antar ingen forkunnskaper og vil veilede deg gjennom det grunnleggende i løpet av de første ukene, for å sikre at du bygger et sterkt grunnlag fra grunnen av. Enten du er ny på feltet eller ser etter et karriereskifte, er programmet vårt utviklet for å få deg raskt og trygt
Sluttprosjekt
Det avsluttende prosjektet gir deg sjansen til å sette bootcamp-kunnskapen din og nyervervede ferdigheter på prøve i et dynamisk, praktisk miljø. Det er en mulighet til å skape noe ekte, vise frem dine tekniske evner og utvikle et prosjekt som vil være en sentral del av din profesjonelle portefølje. Den lar deg uttrykke kreativiteten din og fremheve hvor mye du har utviklet deg gjennom bootcamp-opplevelsen.
I tillegg er sluttprosjektet designet for å gjenskape utfordringene du vil møte i en ekte tech-jobb, slik at du kan vise frem ferdighetene dine i å løse komplekse problemer og utruste deg for forventningene til din fremtidige karriere.
- 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.
Hvorfor lære hos oss?
- Høyt tempo.
- Små klasser.
- 1:1 karrierecoaching som er individuelt tilpasset din erfaring og dine mål.
- Læring på avstand, hvor som helst i verden.
Lærende fellesskap
9.9/10
Net Promoter-score*
5/5
Lærerens kunnskap*
5/5
Bransjerelevans*
Oppdag skreddersydde finansieringsløsninger for din reise
Økonomien skal ikke være et hinder for å delta på bootcampene våre. Vi jobber kontinuerlig med å effektivisere betalings- og finansieringsalternativene for å gjøre det enklere for deg.
Utforsk en rekke finansieringsalternativer som er tilpasset dine behov. Vi er opptatt av å bryte ned økonomiske barrierer, slik at ingenting står mellom deg og våre transformative bootcamps. Vi jobber kontinuerlig med å forenkle betalingsprosessene, slik at det blir enklere for deg å finansiere utdanningen din.
Finn den perfekte finansieringsløsningen som er skreddersydd for deg. Utforsk de ulike alternativene våre, og ta fatt på studiereisen på en enkel måte. Ikke la økonomiske begrensninger hindre deg i å realisere potensialet ditt - finn det ideelle finansieringsalternativet i dag.
Er du på utkikk etter tekniske talenter til din bedrift?
Løft teamene dine med Code Labs Academys bedriftsopplæring, eller ansett våre dyktige kandidater innen cybersikkerhet, datavitenskap, UX/UI-design og webutvikling i dag.
Utnytt potensialet i arbeidsstyrken din med Code Labs Academys skreddersydde opplæringsprogrammer for bedrifter. Våre ekspertledede økter gir teamene dine de nyeste teknologiske ferdighetene, noe som øker produktiviteten og innovasjonen i bedriften.
Alternativt kan du benytte deg av vår pool av dyktige alumni innen cybersikkerhet, data, UX/UI-design og webutvikling. De nyutdannede har den nyeste bransjekompetansen og er klare til å bidra til prosjektene dine og skape suksess for bedriften din. Gi bedriften din førsteklasses teknologikompetanse gjennom Code Labs Academys bedriftsopplæring eller ved å ansette våre dyktige alumni.
Ta kontakt i dag for å transformere teamene dine og drive virksomheten din fremover.
Kommende Bootcamps
Vi lanserer snart flere åpne kurs i datavitenskap. Velg ønsket dato og campustype for å finne ut mer.
Ofte stilte spørsmål
Har du fortsatt spørsmål?
Hvis du har flere spørsmål, kan du sende oss en e-post på hello@codelabsacademy.com eller bestill en samtale med en av våre læringsspesialister. Vi vil gjerne gi mer informasjon og svare på eventuelle spesifikke spørsmål du har om bootcampen eller søknadsprosessen.
Jobbstatistikk
Det er rundt 1,7 millioner åpne teknologistillinger over hele verden i 2024
Europa
- Tech Jobs i Europa, tallet runder av på 960 000
- Antallet personer ansatt som IT-fagfolk (IKT) i Europa har økt med rundt 75 prosent de siste to tiårene, ettersom digitale teknologier og tjenester har blitt en mer viktig del av den europeiske økonomien (Kilde)
- Fra og med 2021 jobber nesten ni millioner mennesker direkte som IKT-fagfolk i fagforeningen, med Tyskland som gir over to millioner av disse fagpersonene og Frankrike gir 1,25 millioner. Andre fremtredende land for IKT-industrien inkluderer Italia, Spania, Nederland, Polen og Sverige. (Kilde)
- Blant alle tekniske stillingsannonser søkte 54 % kandidater med 0 til 2 års arbeidserfaring. Stillingsannonser var vidt spredt geografisk, med det største antallet i Tyskland (639 278), Polen (450 391) og Frankrike (280 681). (Kilde)
- CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , basert på analysen av data samlet inn av US Bureau of Labor Statistics, forventer at den tekniske arbeidsstyrken vil vokse dobbelt så raskt som den samlede amerikanske arbeidsstyrken fra 2022 til 2032. Dette tilsvarer omtrent 350 000 nye tekniske jobber som skapes årlig for å møte erstatningsbehov og imøtekomme industriekspansjon. (Kilde)
Europeiske ansettelsestrender
Denne grafen indikerer en betydelig høyere etterspørsel etter programvareutviklingsroller sammenlignet med andre teknologikategorier, med systemanalyse og cybersikkerhet som den nest mest etterspurte kategorien.
- 0-2 års erfaring: 35 % av ledige stillinger
- 3-10 års erfaring: 10 % av ledige stillinger
- 11+ års erfaring: 13 % av ledige stillinger
- Ikke spesifisert: 42 % av ledige stillinger
Den største kategorien er "Ikke spesifisert" med 42 %, noe som tyder på at mange stillingsannonser ikke eksplisitt oppgir nødvendig erfaring. Blant de som gjør det, er det en klar preferanse for startnivåstillinger (0-2 år), som utgjør 35 % av åpningene.
Code Labs Academy © 2024 Alle rettigheter forbeholdes.