Wat je leert
We begeleiden je door een zorgvuldig samengesteld curriculum dat je in slechts 12 weken (fulltime) van 'gewoon nieuwsgierig' naar 'volledig gecertificeerd' brengt in data science, data-analyse en AI.
Data-analyse & voorbereiding beheersen
Bouw een sterk fundament in data-analyse: verzamel, verken, reinig en bereid echte datasets voor. Met Pandas leer je ontbrekende waarden, uitschieters, ongebalanceerde data en categorische kenmerken te behandelen, statistische analyses toe te passen en visualisaties te maken om ruwe data om te zetten in analyseklare datasets.
Intelligente machine learning-modellen bouwen
Leer de volledige ML-workflow, van datasetvoorbereiding tot het trainen, evalueren en optimaliseren van voorspellende modellen. Je implementeert supervised en unsupervised algoritmen, vergelijkt ze met branchestandaard metrics en verbetert de nauwkeurigheid via cross-validatie, hyperparameter tuning en modelselectie.
Deep learning- & AI-oplossingen ontwikkelen
Ontdek hoe moderne neurale netwerken AI aandrijven. Vanaf de fundamenten van kunstmatige neurale netwerken bouw je deep learning-modellen in PyTorch, terwijl je optimalisatie, regularisatie, data-augmentatie, explainable AI en generatieve modellen verkent – de praktische vaardigheden voor geavanceerde AI-toepassingen.
Specialiseren in computer vision & natural language processing
Verken twee van de meest impactvolle AI-domeinen. Je bouwt convolutionele neurale netwerken (CNN's) voor beeldclassificatie, objectdetectie en segmentatie, en leert NLP-technieken zoals embeddings, recurrent neural networks, transformers en attention-mechanismen voor tekstgebaseerde AI-systemen.
Moderne AI- & Large Language Model-toepassingen bouwen
Ga verder dan traditionele ML en bouw LLM-gedreven applicaties. Je verkent prompt engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation (RAG) en praktijkgerichte AI-workflows om intelligente assistenten, kennisretrievalsystemen en productieklare generatieve AI-toepassingen te maken.
AI-systemen deployen, monitoren & schalen
Breng ML-modellen van ontwikkeling naar productie. Je deployt met FastAPI, Docker en cloudoplossingen, schaalt met Ray en monitort modellen met MLflow – plus beveiliging, privacy en best practices voor betrouwbare AI-systemen in praktijkomgevingen.
Hoofdstuk 0: Pre-work
Data science is de afgelopen jaren een van de meest gevraagde carrières geweest. Het omvat het omgaan met data, het opschonen, evalueren en het ontwikkelen van machine learning-modellen om uitkomsten van gebeurtenissen te voorspellen. Door de complexiteit van het vakgebied vereist het beheersen ervan een grondig begrip van een breed scala aan tools en methoden, waaronder Python, omgevingen, databases, wiskunde en lineaire algebra. In dit hoofdstuk behandelen we de fundamenten van data science om je klaar te maken voor je leertraject.
Introductie tot Python
- Python-taal en geschiedenis
- De basis van Python
- Fundamentele datastructuren in Python
- Classes en objecten
- Modules en packages
- Input/output
- Fouten en exceptions
Omgevingen
- Python-omgevingen
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL en databases
- SQL-fundamentals
- SQL-queries
Lineaire algebra
- Scalars en vectoren
- Matrices
- Normen
Git en GitHub
- Introductie tot versiebeheer, workflow, repositories inspecteren, wijzigingen ongedaan maken, wijzigingen ophalen en pullen, wijzigingen pushen
Project: Curve Fitting
- Dit project draait om het oplossen van het 'curve fitting'-probleem, waarbij de beste curvevergelijking wordt gezocht om een gegeven dataset te fitten. Het leidt je door een voorbeeld van dit probleem en is opgedeeld in secties, waarbij elke sectie het gebruik oefent van fundamentele concepten zoals OOP, SQL, lineaire algebra en de uiteindelijke machine learning-workflow.
Leerschema
Maandag t/m vrijdag, 09:30–15:30
Lezing
09:30–11:00
Lezing
11:30–13:00
Hands‑on
14:00–15:30
Onze methodologie
Live online
- Verbeter je leerervaring met interactieve live‑sessies waarin je in realtime samenwerkt met docenten en peers.
Zelfstudie
- Parttime: 9 uur live leren, 11 uur zelfstudie, totaal 20 uur/week.
- Fulltime: 22,5 uur live leren, 17,5 uur zelfstudie, totaal 40 uur/week.
Flipped classroom
- Actief leren met een omgedraaide klasmethode zodat je dieper in de stof duikt en de lestijd maximaal benut.
Geleide praktijk
- Meeslepende, praktijkgerichte sessies met veel oefeningen en portfolio‑opbouw voor een solide basis.
Wat je nodig hebt
Geen vooropleiding vereist. We starten met de basis en brengen je snel op snelheid.
- Laptop of computer: Betrouwbaar device met voldoende rekenkracht voor de benodigde tools.
- Stabiele internetverbinding: Betrouwbare verbinding voor live sessies, labs en opdrachten.
- Basiscomputergeletterdheid: Besturingssystemen, productiviteitstools en browsers kunnen gebruiken.
- Basis kennis van algoritmen & programmeren: Bekendheid met programmeerconcepten helpt je comfortabeler volgen.
- Engelse taalvaardigheid: B1‑niveau (de bootcamp is in het Engels).
- Toewijding: Proactief leren en oefenen, zeker tijdens de pre‑unit, om een solide basis te leggen.
Career Services Center
Workshops voor loopbaanontwikkeling
Proefsessies voor jou en de CLA‑community. Ontdek wat ons Career Services Center biedt, ontmoet onze carrièrespecialist en geef je cv een last‑minute polish.
1‑op‑1 carrièrecoaching
Gestructureerde sessies om je doelen te verhelderen en een strategie en actieplan op te stellen, met vriendelijke, concrete begeleiding.
Mock‑interviews
Oefen gedrags‑ en vakinhoudelijke vragen: leer je waarde verwoorden, je sterke punten uitlichten en salarisgesprekken navigeren.
CV‑ en motivatiebrief‑review
Krijg gerichte feedback op je cv en motivatiebrief, afgestemd om de aandacht van recruiters en hiring managers te trekken.
Vacature‑ en stageoverzicht
De nieuwste instapfuncties en stages, hand‑gecurateerd door onze carrièrespecialisten.
Toegang tot resources
Open toegang tot carrièremateriaal, opdrachten en branche‑resources op ons leerplatform.
Mentorship & netwerkevents
Ontmoet professionals uit jouw sector voor advies, begeleiding en waardevolle connecties tijdens community‑events en carrière‑chats.
Alumni‑netwerk
Verbind met klasgenoten en alumni om relevante content te delen, discussies te starten en vacatures door te geven.
Waarom kiezen voor Code Labs Academy?
1-op-1 loopbaancoaching
Persoonlijke ondersteuning door carrièrespecialisten: CV- en LinkedIn-update, oefeninterviews en een tech-gerichte sollicitatiestrategie.
Portfolio-klare projecten
Rond af met een GitHub-klaar portfolio van praktijkprojecten, gebouwd in de les en aangescherpt met mentorfeedback.
Industriegedreven curriculum
Het curriculum wordt elk kwartaal bijgewerkt om aan te sluiten op de actuele vraag in AI, cybersecurity en webdevelopment.
Erkend certificaat
Deel je AZAV-geaccrediteerde Code Labs Academy-certificaat op LinkedIn, in je cv en bij visumaanvragen.
Veelgestelde vragen
Recensies en ervaringen van Code Labs Academy-alumni
De cybersecurity-bootcamp die ik in 2022 volgde, leerde me de basiskennis en -vaardigheden die ik nodig had om een carrière in de IT te beginnen. Mijn instructeur was deskundig, geduldig en altijd bereid om te helpen. Voor het einde van mijn cursus k ...
De balans tussen theorie en praktijk is perfect, je krijgt de kans om toe te passen wat je leert in huiswerk en echte projecten die door de TA's worden beoordeeld. Ik raad deze bootcamp aan aan iedereen die een carrière in Data Science wil starten.
De leraren zijn geweldig, tolerant, gemotiveerd en vrolijk. Het leerproces verloopt soepel en leuk, je hebt de ruimte om je vragen te stellen en ook om mee te doen. Maar het belangrijkste is dat ze je voorbereiden op de praktijk door projecten te rea ...
Zonder technische achtergrond ben ik nu na een paar maanden niet alleen in staat om complexe machine- of deep learning-modellen te begrijpen, maar ook om ze zelf te ontwerpen. Als je op zoek bent naar een carrièreswitch in de techindustrie, gemotivee ...
Een van de beste manieren om Data Science en Machine Learning te leren, uitstekende docenten die je altijd helpen begrijpen en je meer ideeën en voorbeelden geven. Als je meer wilt weten over ML, is CLA de beste plek.
Als deelnemer aan het bootcamp voor webontwikkeling moet ik zeggen dat het mijn verwachtingen overtrof. Het bootcamp is inderdaad interactief, leuk en informatief. Ik heb veel geleerd dankzij mijn mentoren en iedereen die achter de schermen werkt. Ik ...
Nadat ik mijn master in data analytics had afgerond, probeerde ik mijn kennis op dit gebied te vergroten met als doel een carrière in data science of analyse. Ik ondervond echter problemen bij het vinden van antwoorden op mijn vragen, dus ging ik op ...
Ik ben altijd op zoek naar nieuwe mogelijkheden om de nieuwste technologieën op het gebied van Data Science te leren, en de kwaliteit van de inhoud van Code Labs Academy overtrof mijn verwachtingen. Als je gepassioneerd bent door technologie en berei ...
De leraren en mentoren zijn geweldig, tenminste degene die ik had. Moe heeft me meer geleerd dan al mijn leraren in mijn hele leven. Hij maakt dingen duidelijk en moedigt je altijd aan om door te gaan ondanks alle uitdagingen.
Het is een online bootcamp met asynchrone cursussen die geschikt zijn voor elke student over de hele wereld. Ik waardeer het feit dat er aan het eind een certificaat wordt uitgereikt bij succesvolle afronding. Kortom, deze bootcamp is alles in één, j ...
De cursus webontwikkeling van Code Labs Academy was erg indrukwekkend, het was een van de beste ervaringen die ik in mijn leven heb gehad. Ik raad je ten zeerste aan om deel te nemen aan deze bootcamp waar je niet alleen webontwikkeling leert, maar o ...