Datawetenschap en AI Bootcamp

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.

• 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.