Bootcamp Data Science i AI w Jakarta

Witamy na naszym najnowocześniejszym bootcampie online Data Science & AI w Jakarta!

W Internecie

Pełny etat: 12 tygodni

Część etatu: 24 tygodnie

Dlaczego warto uczyć się analityki danych i sztucznej inteligencji?

Co to jest nauka danych i sztuczna inteligencja?

Analityka danych i sztuczna inteligencja przodują w innowacjach, koncentrując się na opracowywaniu inteligentnych systemów w celu rozwiązywania złożonych wyzwań i przekształcania danych w cenne spostrzeżenia.

Co zyskasz?

Analiza danych łączy analizę statystyczną, programowanie i wiedzę dziedzinową, aby zrozumieć i przewidzieć trendy. Tworząc podstawy nauki o danych, możesz przekształcić dane w przydatne spostrzeżenia, które pomogą firmom podejmować świadome decyzje.

Sztuczna inteligencja natomiast pozwala komputerom uczyć się i podejmować decyzje, naśladując ludzką inteligencję. Prowadzi to do coraz większego postępu w robotyce, samochodach autonomicznych i spersonalizowanych rekomendacjach. Ponieważ firmy wykorzystują dane i sztuczną inteligencję do optymalizacji działań, eksperci w tych dziedzinach stają się niezbędni.

Czy chciałbyś rozpocząć karierę w tej niezwykle poszukiwanej dziedzinie?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp pozwala stać się częścią przyszłości technologii i otwiera ekscytujące ścieżki kariery w kwitnącej dziedzinie.

Transformujący Data Science i AI Bootcamp dla rozwoju kariery

Rozpocznij 500-godzinny program, który rozpali Twoją karierę Data Science i AI.

Przeżyj podróż zmieniającą Twoją karierę dzięki naszemu kompleksowemu bootcampowi Data Science i AI. Ten intensywny 500-godzinny program, w tym jednostki przygotowawcze zapewniające pozytywne rozpoczęcie, został skrupulatnie zaprojektowany, aby przyspieszyć karierę w Data Science i AI. Opanuj niezbędne umiejętności i zdobądź bezcenną wiedzę, aby dobrze prosperować w środowisku Data Science i AI. Podnieś swoje perspektywy zawodowe i zanurz się w dynamicznym świecie Data Science i AI dzięki naszemu wciągającemu programowi.

500 godzin
W niepełnym wymiarze godzin | W pełnym wymiarze godzin
3-6 miesięcy
Zajęcia na żywo
Online

Czego się dowiesz

Prowadzenie przez specjalnie opracowany program nauczania, który pozwala przejść od "zwykłej ciekawości" do "pełnego certyfikatu" w dziedzinie nauki o danych w ciągu zaledwie 12 tygodni (w pełnym wymiarze godzin).

Fundacja

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git i GitHub, algebra liniowa, prawdopodobieństwo i statystyka.

Analiza danych

Analiza danych, przygotowanie danych, wizualizacja danych i eksploracja danych.

Klasyczne uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, ulepszanie modeli ML, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines i klasyfikacja.

Uczenie głębokie

Sieci neuronowe (implementacja, rozwiązywanie problemów)

Przetwarzanie języka naturalnego

Kodowanie tekstu dla NLP, rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), LSTM, mechanizmy uwagi, model transformacji i tworzenie chatbotów.

Potrzebujesz więcej szczegółów?

Pobierz nasz Syllabus

Analityka danych to jedna z najbardziej prestiżowych karier ostatnich lat. Obejmuje przetwarzanie danych, czyszczenie ich, ocenę i opracowywanie modeli uczenia maszynowego w celu przewidywania wyników zdarzeń. W tym rozdziale omówimy podstawy analityki danych, aby przygotować Cię do rozpoczęcia nauki.

Wprowadzenie do Pythona

  • Język i historia Pythona
  • Podstawy Pythona
  • Podstawowe struktury danych w Pythonie
  • Klasy i obiekty
  • Moduły I Pakiety
  • Wejście wyjście
  • Błędy i wyjątki

Środowiska

  • Środowiska Pythona
  • Anakonda
  • Notatniki Jupytera

SQL i bazy danych

  • Podstawy SQL
  • Zapytania SQL

Algebra liniowa

  • Skalary I Wektory
  • Matryce
  • Normy

Git i GitHub

  • Wprowadzenie do kontroli wersji
  • Przepływ pracy
  • Sprawdzanie repozytoriów
  • Cofanie zmian
  • Pobieranie i wyciąganie zmian
  • Naciskanie zmian

Projekt: Dopasowanie krzywej

  • Projekt ten dotyczy rozwiązania problemu „dopasowania krzywej”, który polega na znalezieniu najlepszego równania krzywej pasującego do danego zbioru danych. Poprowadzi Cię przez przykład tego problemu i jest podzielony na sekcje, z których każda będzie ćwiczyć użycie podstawowych pojęć, takich jak OOP, SQL, algebra liniowa i końcowy przepływ pracy związany z uczeniem maszynowym.

Czego będziesz potrzebować

Aby dołączyć do naszego bootcampu, nie potrzebujesz żadnych wcześniejszych kwalifikacji z zakresu informatyki ani programowania. Nie zakładamy żadnej wcześniejszej wiedzy i w ciągu pierwszych kilku tygodni przeprowadzimy Cię przez podstawy, upewniając się, że zbudujesz mocny fundament od podstaw. Niezależnie od tego, czy jesteś nowy w tej dziedzinie, czy szukasz zmiany w karierze, nasz program został zaprojektowany tak, abyś mógł szybko i pewnie zdobyć nowe umiejętności

Projekt końcowy

Końcowy projekt daje Ci szansę przetestowania wiedzy z bootcampu i nowo nabytych umiejętności w dynamicznym, praktycznym środowisku. To szansa na stworzenie czegoś prawdziwego, zaprezentowanie swoich umiejętności technicznych i opracowanie projektu, który będzie kluczową częścią Twojego zawodowego portfolio. Pozwala wyrazić swoją kreatywność i podkreślić, jak bardzo ewoluowałeś podczas całego doświadczenia na bootcampie.

Ponadto ostateczny projekt ma na celu odtworzenie wyzwań, jakie napotkasz w prawdziwej pracy technologicznej, umożliwiając zaprezentowanie umiejętności rozwiązywania złożonych problemów i przygotowując Cię do oczekiwań związanych z przyszłą karierą.

  • Identyfikacja problemu: Wybierz rzeczywisty problem, odpowiedni dla Twojej branży lub obszaru zainteresowań. Jasno zdefiniuj zakres i cele projektu, podkreślając, w jaki sposób zaawansowane techniki głębokiego uczenia się mogą ulepszyć rozwiązanie.
  • Zbieranie i wstępne przetwarzanie danych: Zbieraj dane z różnych źródeł, czyść je i wstępnie przetwarzaj w celu obsługiwać brakujące wartości, wartości odstające i niespójności. Upewnij się, że dane nadają się do modeli głębokiego uczenia się, w tym w razie potrzeby normalizacji i wzmacniania.
  • Eksploracyjna analiza danych (EDA): Przeprowadź wizualizację danych i analizę statystyczną w celu zidentyfikowania trendów, korelacji, i spostrzeżenia. Udoskonal kierunek swojego projektu w oparciu o ustalenia EDA, biorąc pod uwagę przydatność dla architektur głębokiego uczenia się, takich jak CNN, RNN lub transformatory.
  • Budowanie i ocena modelu: Twórz i trenuj modele uczenia maszynowego, obejmujących zaawansowane techniki głębokiego uczenia się, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) dla danych obrazu, rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) lub LSTM dla szeregów czasowych lub danych sekwencyjnych, lub modele transformatorów do zadań NLP. Oceń wydajność modelu za pomocą wskaźników takich jak dokładność, precyzja, przypominanie lub AUC i zastosuj dostrajanie hiperparametrów, aby zoptymalizować modele głębokiego uczenia się.
  • Wdrożenie i prezentacja: Wdróż ostateczny model za pomocą platform internetowych, API czy usługi w chmurze, zapewniające skalowalność modeli głębokiego uczenia się. Przedstaw swoje ustalenia, wyniki modelu oraz wpływ na biznes lub świat rzeczywisty interesariuszom w profesjonalnym otoczeniu.

Dlaczego warto uczyć się z nami?

  • Szybkie tempo.
  • Mała liczebność klas.
  • Coaching kariery 1:1 indywidualnie dostosowany do Twojego doświadczenia i celów.
  • Zdalna nauka z dowolnego miejsca na świecie.
Code Labs Academy Services

Społeczność ucząca się

Workeer

9.9/10

Net Promoter Score*

Workeer

5/5

Wiedza nauczycieli*

Workeer

5/5

Znaczenie dla branży*

Odkryj rozwiązania finansowe dostosowane do Twojej podróży

Dostęp do naszych bootcampów nie powinien być utrudniony przez finanse. Nieustannie wprowadzamy innowacje, aby usprawnić płatności i opcje finansowania dla Twojej wygody.

Poznaj szereg opcji finansowania dostosowanych do Twoich potrzeb. Dokładamy wszelkich starań, aby przełamać bariery finansowe, zapewniając, że nic nie stoi na przeszkodzie, abyś mógł wziąć udział w naszych transformujących bootcampach. Nasze nieustanne wysiłki mają na celu uproszczenie procesów płatności, ułatwiając ci finansowanie swoich aspiracji edukacyjnych.

Odblokuj idealne rozwiązanie finansowe dostosowane do Ciebie. Poznaj nasze różnorodne opcje i z łatwością rozpocznij swoją podróż edukacyjną. Nie pozwól, aby ograniczenia finansowe powstrzymały Cię przed realizacją swojego potencjału - znajdź idealną opcję finansowania już dziś.


Szukasz talentów technicznych dla swojego przedsiębiorstwa?

Podnieś poziom swoich zespołów dzięki szkoleniom korporacyjnym Code Labs Academy lub zatrudnij naszych wykwalifikowanych absolwentów Cyber Security, Data Science & AI, UX/UI Design i Web Development już dziś.

Uwolnij potencjał swoich pracowników dzięki dostosowanym do ich potrzeb programom szkoleniowym Code Labs Academy. Nasze sesje prowadzone przez ekspertów umożliwiają zespołom zdobycie najnowocześniejszych umiejętności technicznych, zwiększając produktywność i innowacyjność w przedsiębiorstwie.

Alternatywnie, skorzystaj z naszej puli absolwentów zajmujących się cyberbezpieczeństwem, danymi, projektowaniem UX/UI i tworzeniem stron internetowych. Nasi absolwenci są wyposażeni w najnowszą wiedzę branżową, gotową do wniesienia wkładu w Twoje projekty i osiągnięcia sukcesu dla Twojego przedsiębiorstwa. Wzmocnij swoje przedsiębiorstwo dzięki najwyższej klasy szkoleniom technicznym organizowanym przez Code Labs Academy lub zatrudniając naszych doświadczonych absolwentów.

Skontaktuj się z nami już dziś, aby przekształcić swoje zespoły i przyspieszyć rozwój firmy.

Nadchodzące bootcampy

Zbliżają się premiery otwartych kursów Data Science & AI. Wybierz preferowaną datę i typ kampusu, aby dowiedzieć się więcej.

Często zadawane pytania

Czym jest bootcamp z zakresu Data Science i AI?
Jak długo trwa bootcamp?
Czy muszę mieć wcześniejsze doświadczenie w Data Science i AI?
Jakich narzędzi i oprogramowania będę potrzebować?
Czy bootcamp odbywa się we własnym tempie, czy na żywo?
Ile czasu tygodniowo powinienem poświęcić na bootcamp?
Jaki jest koszt bootcampu?
Czy na zakończenie bootcampu otrzymam certyfikat?
Czy istnieje wsparcie w pracy po bootcampie?
Jaką pracę mogę zdobyć po ukończeniu bootcampu?
Z kim mogę porozmawiać, jeśli mam więcej pytań?

Nadal masz pytania?

Jeśli masz więcej pytań, możesz wysłać do nas e-mail na adres hello@codelabsacademy.com lub zarezerwuj rozmowę z jednym z naszych specjalistów ds. edukacji. Z przyjemnością udzielimy więcej informacji i odpowiemy na wszelkie szczegółowe pytania dotyczące bootcampu lub procesu aplikacyjnego.

Statystyki pracy

W 2024 r. na całym świecie będzie około 1,7 miliona stanowisk związanych z otwartymi technologiami

Europa

  • miejsc pracy w branży technologicznej w Europie, liczba ta wynosi 960 000
  • Liczba osób zatrudnionych jako specjaliści w dziedzinie technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT) w Europie wzrosła o około 75 procent w ciągu ostatnich dwudziestu lat, w miarę jak technologie i usługi cyfrowe stały się ważniejszą częścią europejskiej gospodarki (Źródło)
  • Od 2021 r. prawie dziewięć milionów osób będzie pracować bezpośrednio w związku jako specjaliści w dziedzinie ICT, przy czym Niemcy zapewniają ponad dwa miliony tych specjalistów, a Francja – 1,25 miliona. Inne ważne kraje dla branży ICT to Włochy, Hiszpania, Holandia, Polska i Szwecja. (Źródło)
  • Spośród wszystkich ogłoszeń o pracę w branży technologicznej 54% szukało kandydatów ze stażem pracy od 0 do 2 lat. Oferty pracy były bardzo rozproszone pod względem geograficznym, a najwięcej w Niemczech (639 278), Polsce (450 391) i Francji (280 681). (Źródło)
  • Raport CompTIA o stanie pracowników technicznych za rok 2024, na podstawie analizy danych zebranych przez Amerykańskie Biuro Statystyki Pracy, przewiduje, że od 2022 r. liczba pracowników branży technologicznej będzie rosła dwukrotnie szybciej niż ogólna liczba pracowników w USA do 2032 r. Przekłada się to na około 350 000 nowych stanowisk pracy w branży technologicznej tworzonych rocznie w celu zaspokojenia potrzeb w zakresie zastępstw i dostosowania do rozwoju przemysłu. (Źródło)

Europejskie trendy w zatrudnianiu pracowników technicznych

Ten wykres wskazuje na znacznie wyższe zapotrzebowanie na stanowiska związane z tworzeniem oprogramowania w porównaniu z innymi kategoriami technologicznymi, przy czym analiza systemów i cyberbezpieczeństwo są drugą najbardziej poszukiwaną kategorią.

  • 0-2 lata doświadczenia: 35% ofert pracy
  • 3-10 lat doświadczenia: 10% ofert pracy
  • Ponad 11 lat doświadczenia: 13% ofert pracy
  • Nieokreślone: ​​42% ofert pracy

Największą kategorią jest „Nieokreślone” (42%), co sugeruje, że w wielu ofertach pracy nie określono wyraźnie wymaganego doświadczenia. Wśród tych, którzy to robią, wyraźnie preferuje się stanowiska podstawowe (0-2 lata), które stanowią 35% wakatów.

Code Labs Academy © 2024 Wszelkie prawa zastrzeżone.