Datawetenschap en AI Bootcamp

Leer de fundamentele theorie en toepassing van Data Science & AI.

Onze instructeurs coachen je door de essentiële basis van kennis en toegepaste vaardigheden om je goed op weg te helpen naar een vruchtbare carrière in Data Science & AI.

Online

Voltijds: 12 weken

Deeltijd: 24 weken

Waarom datawetenschap en AI leren?

Wat is datawetenschap en AI?

Datawetenschap en AI lopen voorop op het gebied van innovatie en richten zich op de ontwikkeling van intelligente systemen om complexe uitdagingen op te lossen en gegevens om te zetten in waardevolle inzichten.

Wat ga je winnen?

Datawetenschap combineert statistische analyse, programmering en domeinkennis om trends te begrijpen en te voorspellen. Door een basis in datawetenschap te leggen, kunt u gegevens omzetten in bruikbare inzichten die bedrijven helpen weloverwogen beslissingen te nemen.

Kunstmatige intelligentie daarentegen zorgt ervoor dat computers kunnen leren en beslissingen kunnen nemen door de menselijke intelligentie na te bootsen. Dit leidt tot steeds meer vooruitgang op het gebied van robotica, zelfrijdende auto's en gepersonaliseerde aanbevelingen. Nu bedrijven data en AI inzetten om hun activiteiten te optimaliseren, worden experts op deze gebieden essentieel.

Wil jij een carrière starten in dit zeer gewilde vakgebied?

De Code Labs Academy Data Science Bootcamp zorgt ervoor dat je onderdeel wordt van de toekomst van technologie en opent spannende carrièrepaden in het bloeiende veld.

Wat je zult leren

Wij begeleiden u door een speciaal samengesteld curriculum dat is ontworpen om u in slechts 12 weken (fulltime) van ‘gewoon nieuwsgierig’ naar ‘volledig gecertificeerd’ in data science te brengen.

Fundering

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git en GitHub, lineaire algebra, waarschijnlijkheden en statistieken.

Gegevensanalyse

Data-analyse, datavoorbereiding, datavisualisatie en dataverkenning.

Klassiek machinaal leren

Machine learning, leren onder toezicht en zonder toezicht, verbetering van ML-modellen, naïeve Bayes, SVM, willekeurige bossen, ML-pijplijnen en classificatie.

Diep leren

Neurale netwerken (implementatie, probleemoplossing en optimalisatie), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras en Scikit-Learn.

Natuurlijke taalverwerking

Tekstcodering voor NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Aandachtsmechanismen, Transformer Model en chatbotbouw.

Meer details nodig?

Download onze Syllabus

Datawetenschap is de afgelopen jaren een van de meest prestigieuze carrières geweest. Het gaat om het verwerken van gegevens, het opschonen ervan, het evalueren ervan en het ontwikkelen van machine learning-modellen om de uitkomsten van gebeurtenissen te voorspellen. In dit hoofdstuk behandelen we de fundamenten van datawetenschap, zodat u klaar bent om aan uw leertraject te beginnen.

Inleiding tot Python

  • Python-taal en geschiedenis
  • De basisprincipes van Python
  • Fundamentele gegevensstructuren in Python
  • Klassen en objecten
  • Modules en pakketten
  • Invoer uitvoer
  • Fouten en uitzonderingen

Omgevingen

  • Python-omgevingen
  • Anaconda
  • Jupyter-notitieboekjes

SQL en databases

  • SQL-grondbeginselen
  • SQL-query's

Lineaire algebra

  • Scalaires en vectoren
  • Matrices
  • Normen

Git en GitHub

  • Inleiding tot versiebeheer
  • Werkstroom
  • Opslagplaatsen inspecteren
  • Wijzigingen ongedaan maken
  • Wijzigingen ophalen en ophalen
  • Veranderingen pushen

Project: Curvefitting

  • Dit project gaat over het oplossen van het 'Curve fitting'-probleem, waarbij de beste curvevergelijking moet worden gevonden die past bij een gegeven dataset. Het leidt u door een voorbeeld van dit probleem en is onderverdeeld in secties, waarbij elke sectie het gebruik van fundamentele concepten zoals OOP, SQL, lineaire algebra en de uiteindelijke Machine learning-workflow zal oefenen.

Wat je nodig hebt

Je hebt geen voorafgaande kwalificaties in computerwetenschappen of programmeren nodig om deel te nemen aan onze bootcamp. We gaan ervan uit dat je geen voorkennis hebt en begeleiden je de eerste weken door de basis, zodat je vanaf de grond een sterke basis opbouwt. Of u nu nieuw bent in het vakgebied of op zoek bent naar een carrièreverandering, ons programma is ontworpen om u snel en zelfverzekerd op weg te helpen

Laatste project

Het afstudeerproject geeft je de kans om je bootcampkennis en nieuw verworven vaardigheden op de proef te stellen in een dynamische, praktische omgeving. Het is een kans om iets echts te creëren, uw technische vaardigheden te laten zien en een project te ontwikkelen dat een belangrijk onderdeel van uw professionele portfolio zal zijn. Hiermee kun je je creativiteit uiten en benadrukken hoeveel je bent geëvolueerd tijdens je bootcamp-ervaring.

Bovendien is het eindproject ontworpen om de uitdagingen te repliceren die u tegenkomt in een echte technische baan, zodat u uw vaardigheden bij het oplossen van complexe problemen kunt demonstreren en u kunt voorbereiden op de verwachtingen van uw toekomstige carrière.

  • Probleemidentificatie: Kies een reëel probleem dat relevant is voor uw branche of interessegebied. Definieer duidelijk de reikwijdte en doelstellingen van het project, waarbij u benadrukt hoe geavanceerde deep learning-technieken de oplossing kunnen verbeteren.
  • Gegevensverzameling en voorverwerking: Verzamel gegevens uit verschillende bronnen, maak deze schoon en voorbewerk ze voor omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters en inconsistenties. Zorg ervoor dat de gegevens geschikt zijn voor deep learning-modellen, inclusief normalisatie en augmentatie indien nodig.
  • Exploratory Data Analysis (EDA): Voer datavisualisatie en statistische analyses uit om trends, correlaties, en inzichten. Verfijn uw projectrichting op basis van EDA-bevindingen, terwijl u rekening houdt met de geschiktheid voor deep learning-architecturen zoals CNN's, RNN's of transformers.
  • Modelopbouw en evaluatie: Ontwikkel en train machine learning-modellen, met geavanceerde deep learning-technieken zoals Convolutional Neural Networks (CNN's) voor beeldgegevens, Recurrent Neural Networks (RNN's) of LSTM's voor tijdreeksen of sequentiegegevens, of transformatormodellen voor NLP-taken. Evalueer de prestaties van het model met behulp van statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, terugroepen of AUC, en pas afstemming van hyperparameters toe om deep learning-modellen te optimaliseren.
  • Implementatie en presentatie: Implementeer het uiteindelijke model met behulp van webframeworks, API's of cloudgebaseerde services, die schaalbaarheid voor deep learning-modellen garanderen. Presenteer uw bevindingen, modelprestaties en zakelijke of reële impact aan belanghebbenden in een professionele omgeving.

Waarom bij ons leren?

  • Snel.
  • Kleine klassengroottes.
  • 1:1 loopbaancoaching individueel afgestemd op jouw ervaring en doelstellingen.
  • Leren op afstand, waar ook ter wereld.
Code Labs Academy Services

Leergemeenschap

Workeer

9.9/10

Netto Promotor Score*

Workeer

5/5

Kennis van de leraar*

Workeer

5/5

Relevantie voor de industrie*

Aankomende Bootcamps

Cohortlanceringen voor Open Data Science-cursussen komen eraan. Selecteer de gewenste datum en campustype voor meer informatie.

Collegegeld en financiering

Financier onafhankelijk, of kies een van onze partners die het beste bij u past.

Veelgestelde vragen

Wat is een Data Science en AI-bootcamp?
Hoe lang duurt de bootcamp?
Heb ik eerdere ervaring met Data Science en AI nodig?
Welke tools en software heb ik nodig?
Is de bootcamp op eigen tempo of live?
Hoeveel tijd moet ik per week besteden aan de bootcamp?
Wat zijn de kosten van de bootcamp?
Ontvang ik een certificaat aan het einde van de bootcamp?
Is er jobondersteuning na de bootcamp?
Wat voor soort banen kan ik krijgen na het voltooien van de bootcamp?
Met wie kan ik praten als ik nog vragen heb?

Heeft u nog vragen?

Als u meer vragen heeft, kunt u ons een e-mail sturen op hello@codelabsacademy.com of boek een gesprek met een van onze leerspecialisten. Wij geven u graag meer informatie en beantwoorden graag uw specifieke vragen over de bootcamp of het aanmeldingsproces.

Hoe aanvragen

We weten dat het kiezen van een opleider een ontmoedigende taak kan zijn. Daarom brengen we al onze potentiële deelnemers zo snel mogelijk in contact met een mens en blijf je bij hem of haar tot je aan je cursus begint.

1

Uw sollicitatie indienen

Je kiest je cursus, campus en studierooster en geeft aan wat je motivatie is om bij ons te studeren.

2

Bijeenkomst met leerspecialist

Maak een afspraak met een van onze leerspecialisten om te bevestigen dat we bij je passen en om eventuele vragen of zorgen weg te nemen. Hier kunnen we het ook hebben over financieringsopties, speciale aanbiedingen en eventuele aanpassingen die je nodig hebt.

3

Inwerken en voorwerk

Zodra je je hebt ingeschreven, brengen we je in contact met je cursusleiders en medecursisten. We zetten ook wat voorstudie op om ervoor te zorgen dat je vanaf dag 1 met ons aan de slag kunt.

Neem contact op met een leerspecialist

Snelle vraag voordat je je aanmeldt? Is er iets over een bepaalde cursus dat je opvalt en waar je meer over wilt weten? Laat het ons weten. We helpen je graag.


Lees de nieuwste artikelen op onze Blog

Baanstatistieken

Er zijn wereldwijd ongeveer 1,7 miljoen open tech-posities in 2024

De VS

  • Voor de VS bedraagt ​​het geschatte aantal actieve vacatures in de technologiesector 438.000 (Bron)
  • Het CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , gebaseerd op de analyse van gegevens verzameld door het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics, verwacht dat de technische beroepsbevolking vanaf 2022 twee keer zo snel zal groeien als de totale Amerikaanse beroepsbevolking tot 2032. Dit vertaalt zich in ongeveer 350.000 nieuwe technologiebanen die jaarlijks worden gecreëerd om aan de vervangingsbehoeften te voldoen en de uitbreiding van de industrie mogelijk te maken. (Bron)

Europa

  • Tech Jobs in Europa, het cijfer komt uit op 960.000
  • Het aantal mensen dat werkzaam is als ICT-professional (informatie- en communicatietechnologie) in Europa is de afgelopen twintig jaar met ongeveer 75 procent gestegen, omdat digitale technologieën en diensten een belangrijker onderdeel van de Europese economie zijn geworden (Bron)
  • Vanaf 2021 werken bijna negen miljoen mensen rechtstreeks als ICT-professionals in de vakbond, waarbij Duitsland ruim twee miljoen van deze professionals levert en Frankrijk 1,25 miljoen. Andere prominente landen voor de ICT-industrie zijn onder meer Italië, Spanje, Nederland, Polen en Zweden. (Bron)
  • Van alle technische vacatures zocht 54% naar kandidaten met 0 tot 2 jaar werkervaring. De vacatures waren geografisch wijd verspreid, met de grootste aantallen in Duitsland (639.278), Polen (450.391) en Frankrijk (280.681). (Bron)
  • Het CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , gebaseerd op de analyse van gegevens verzameld door het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics, verwacht dat de technische beroepsbevolking vanaf 2022 twee keer zo snel zal groeien als de totale Amerikaanse beroepsbevolking tot 2032. Dit vertaalt zich in ongeveer 350.000 nieuwe technologiebanen die jaarlijks worden gecreëerd om aan de vervangingsbehoeften te voldoen en de uitbreiding van de industrie mogelijk te maken. (Bron)

Europese trends op het gebied van technisch inhuren

Deze grafiek geeft aan dat er een aanzienlijk grotere vraag is naar softwareontwikkelingsfuncties in vergelijking met andere technologiecategorieën, waarbij systeemanalyse en cyberbeveiliging de op een na meest gevraagde categorie zijn.

  • 0-2 jaar ervaring: 35% van de vacatures
  • 3-10 jaar ervaring: 10% van de vacatures
  • 11+ jaar ervaring: 13% van de vacatures
  • Niet gespecificeerd: 42% van de vacatures

De grootste categorie is 'Niet gespecificeerd' (42%), wat erop wijst dat veel vacatures niet expliciet de vereiste ervaring vermelden. Onder degenen die dat wel doen, bestaat er een duidelijke voorkeur voor startersfuncties (0-2 jaar), die 35% van de vacatures uitmaken.

Code Labs Academy © 2024 Alle rechten voorbehouden.