Bootcamp Data Science i AI w Nowa Zelandia

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.

• 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.