Dette lærer du
Du jobber praktisk med data, maskinlæring og AI – fra analyse til modellering og deployment – på 12 uker (heltid) eller 24 uker (deltid).
Grunnmur
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git og GitHub, lineær algebra, sannsynlighet og statistikk
Dataanalyse
Analyse, klargjøring av data, visualisering og utforskning
Klassisk maskinlæring
Supervised og unsupervised learning, modellforbedring, Naive Bayes, SVM, Random Forest, pipelines og klassifisering
Deep Learning
Nevrale nettverk (implementering og optimalisering), CNN-arkitekturer, autoencoders, data augmentation, TensorFlow, Keras og scikit-learn
Natural Language Processing
Tekstbehandling for NLP, RNN, LSTM, attention, transformer-modeller og bygging av chatbot
Kapittel 0: Forarbeid
Data Science & AI handler om å hente verdi ut av data – fra klargjøring og analyse til maskinlæring og modellering. I dette forarbeidet går vi gjennom grunnmuren du trenger for å få en god start når live-klassene begynner.
Introduksjon til Python
- Python – språk og historie
- Python – det grunnleggende
- Grunnleggende datastrukturer i Python
- Klasser og objekter
- Moduler og pakker
- Input/Output
- Feil og unntak
Miljøer
- Python-miljøer
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL og databaser
- SQL – grunnleggende
- SQL-spørringer
Lineær algebra
- Skalarer og vektorer
- Matriser
- Normer
Git og GitHub
- Introduksjon til versjonskontroll
- Arbeidsflyt
- Utforske repoer
- Angre endringer
- Hente og ta inn endringer
- Pushe endringer
Prosjekt: Kurvetilpasning
- Dette prosjektet handler om å løse et problem med kurvetilpasning (curve fitting) – å finne en kurveligning som passer et datasett best mulig. Du jobber i deler som trener OOP, SQL, lineær algebra og hele maskinlæringsflyten.
Timeplan og læringsrytme
Mandag til fredag kl. 09:30–15:30 (CET/CEST)
Forelesning
09:30–11:00
Forelesning
11:30–13:00
Praktisk økt
14:00–15:30
Slik lærer du hos oss
Live undervisning online
- Hos Code Labs Academy får du interaktive live-økter på nett, der du samarbeider med instruktører og medstudenter i sanntid. Det gir raskere feedback, bedre flyt og mer struktur i læringen.
Selvstudium
- Deltid: 9 timer live undervisning + 11 timer selvstudium = 20 timer per uke
- Heltid: 22,5 timer live undervisning + 17,5 timer selvstudium = 40 timer per uke
Flipped classroom
- Du forbereder deg med materiale og oppgaver, og bruker live-tiden til å diskutere, løse problemer og bygge – med støtte fra instruktør. Resultatet er mer aktiv læring og dypere forståelse.
Veiledet praksis
- Vi legger vekt på praktiske øvelser, prosjektarbeid og porteføljebygging. Du får et læringsløp der du gjør – ikke bare leser – og får veiledning underveis.
Prefer to learn at your own pace?
Learn with our On-demand Data Science & AI course at your own pace with complete flexibility through our immersive, self-paced program. Master how to transform raw data into powerful insights, train intelligent models, and build real-world AI applications and graduate ready to launch your career in the world of data-driven innovation.
Dette trenger du
Du trenger ingen formell utdanning innen Data Science & AI for å starte. Vi jobber stegvis og bygger grunnleggende forståelse før vi går dypere. Bootcampen er laget både for nybegynnere og for deg som ønsker å bruke data og AI mer aktivt i rollen du allerede har.
- Laptop eller PC: En stabil maskin med nok ytelse til å kjøre relevante verktøy og programmer.
- Stabil internettforbindelse: Pålitelig internett for live-økter, labs og innleveringer.
- Grunnleggende digital kompetanse: Du bør kunne navigere i operativsystem, kontorverktøy og nettleser.
- Grunnleggende forståelse av algoritmer og programmering: Litt kjennskap til programmeringskonsepter gjør det lettere å følge tempoet, spesielt i starten.
- Engelsk nivå: Omtrent B1-nivå, slik at du kan forstå teknisk materiale og delta i undervisning – bootcampen gjennomføres på engelsk.
- Tidsforpliktelse: En proaktiv innstilling til å øve jevnt, spesielt i forarbeidet, slik at du får en solid grunnmur videre i bootcampen.
Karrieresenter
Workshops og drop-in
Åpne miniøkter for deltakere og community. Få en smakebit på karrierestøtten vår, møt rådgiverne og stikk innom for raske justeringer på CV, LinkedIn eller portefølje før en søknadsfrist.
1:1 karriere- og kompetanseveiledning
Strukturerte samtaler der vi kartlegger mål, styrker og retning – og lager en konkret plan for hvordan du kan bruke kompetansen din i nåværende rolle eller mot nye muligheter.
Øvelsesintervjuer
Tren på vanlige intervjuspørsmål, tekniske samtaler og case. Lær å tydeliggjøre verdien du skaper, snakke om prosjektene dine og håndtere lønns- og forventningsavklaringer på en trygg måte.
CV- og søknadsbrev-gjennomgang
Få konkrete, personlige forslag til hvordan CV, søknadsbrev og LinkedIn kan spisses for rollen du ønsker – og hvordan du best viser frem prosjekter, portefølje og kompetanse.
Jobb- og praksisoversikt
Oppdateringer med relevante stillinger og muligheter, kuratert av teamet vårt. Ikke bare «entry-level», men også roller der oppskilling kan gi deg mer ansvar eller en ny retning.
Tilgang til karriereressurser
Tilgang til karrieremateriell i plattformen vår: oppgaver, maler, sjekklister og ressurser som støtter både jobbsøk og kompetansebygging over tid.
Bransjeinnsikt og nettverk
Møt fagfolk og få innsikt i hvordan ulike roller fungerer i praksis. Våre nettverks- og karrierechats gir både råd, inspirasjon og muligheter for å knytte kontakter.
Alumni-nettverk
Hold kontakten med medstudenter og alumni, del relevante artikler og jobbtips, og bygg et nettverk som kan vare lenge etter at bootcampen er ferdig.
Why Choose Code Labs Academy?
1-to-1 Career Coaching
Personalised support from career specialists: CV and LinkedIn refresh, mock interviews, and a tech-focused job-search strategy.
Portfolio-Ready Projects
Graduate with a GitHub-ready portfolio of real-world projects—built in class and polished with mentor feedback.
Industry-Driven Curriculum
Curriculum refreshed every quarter to match current hiring needs in AI, cybersecurity, and web development.
Recognised Certificate
Showcase your AZAV-accredited Code Labs Academy certificate on LinkedIn, your CV, and visa applications.