Ce vei învăța
Te ghidăm printr-un curriculum complet de Data Science & AI, construit pentru învățare aplicată: analiză de date, machine learning și deep learning, cu proiecte care te ajută să îți dezvolți un portofoliu. Format: 12 săptămâni (full-time) sau 24 de săptămâni (part-time), cu sesiuni live în ora României (EET/EEST).
Fundament
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git și GitHub, algebră liniară, probabilități și statistici.
Analiza datelor
Analiza, pregătirea, vizualizarea și explorarea datelor.
Machine learning clasic
Învățare supravegheată și nesupravegheată, îmbunătățirea modelelor, modele precum Naive Bayes, SVM, păduri aleatorii și pipeline-uri ML.
Deep learning
Rețele neuronale, arhitecturi CNN și autoencodere, augmentarea datelor, TensorFlow, Keras și scikit-learn.
Natural Language Processing
Codificarea textului, rețele neuronale recurente, LSTM, mecanisme de atenție, modele de tip transformer și construirea unui chatbot.
Capitolul 0: Pregătire (pre-work)
Data Science & AI este printre cele mai căutate seturi de competențe în ultimii ani. Implică lucrul cu date (colectare, curățare, analiză), dar și construirea de modele de machine learning pentru predicții, automatizare și insight-uri. În această etapă acoperim fundamentele ca să începi bootcampul cu o bază solidă.
Introducere în Python
- Limbajul și istoria Python
- Bazele Python
- Structuri de date fundamentale în Python
- Clase și obiecte
- Module și pachete
- Input/output
- Erori și excepții
Mediu de lucru
- Mediu Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL și baze de date
- Fundamente SQL
- Interogări SQL
Algebră liniară
- Scalari și vectori
- Matrici
- Norme
Git și GitHub
- Introducere în controlul versiunii
- Flux de lucru
- Inspectarea repository-urilor
- Anularea modificărilor
- Fetch și pull
- Push al modificărilor
Proiect: curve fitting
- Acest proiect abordează problema curve fitting: găsirea celei mai bune funcții care se potrivește unui set de date. Vei parcurge un exemplu complet și vei exersa concepte fundamentale precum OOP, SQL, algebră liniară și fluxul de lucru în machine learning.
Program de învățare
De luni până vineri, 9:30–15:30 (ora României)
Sesiune de curs
09:30–11:00
Sesiune de curs
11:30–13:00
Sesiune practică
14:00–15:30
Metodologia noastră
Învățare online live
- La Code Labs Academy înveți online, live, în grupe interactive, programate în ora României (EET/EEST). Lucrezi în timp real cu instructorii și colegii, colaborezi, primești feedback și îți consolidezi rapid competențele.
Studiu individual
- Part-time: 9 ore de învățare live și aproximativ 11 ore de studiu individual, în total 20 de ore pe săptămână.
- Full-time: 22,5 ore de învățare live și aproximativ 17,5 ore de studiu individual, în total 40 de ore pe săptămână.
Metoda „flipped classroom”
- Experimentezi o abordare dinamică de învățare cu metoda „flipped classroom”, care te încurajează să înveți activ, să pui întrebări, să exersezi și să te implici profund în curriculum.
Practică ghidată
- Participi la o experiență imersivă, bazată pe exerciții practice, proiecte de portofoliu și feedback constant, astfel încât să construiești cunoștințe aplicate (nu doar teorie).
Preferi să înveți în ritmul tău?
Învață cu cursul nostru on‑demand de Data Science & AI în ritmul tău, cu flexibilitate totală. Stăpânește transformarea datelor brute în insighturi valoroase, antrenează modele inteligente și construiește aplicații AI reale, iar la final vei fi pregătit(ă) să îți lansezi cariera în lumea inovației bazate pe date.
Ce ai nevoie
Nu ai nevoie de studii formale în informatică pentru a te alătura bootcampului nostru. Te ghidăm prin elementele de bază în primele săptămâni pentru a construi o fundație solidă. Cunoștințele de bază de programare și algoritmică sunt recomandate pentru a urmări cursul confortabil, mai ales dacă vrei să progresezi rapid în partea de ML și AI.
- Laptop sau computer: Un laptop sau desktop fiabil, cu suficientă putere de procesare pentru a rula unelte de analiză, notebook-uri și biblioteci de machine learning.
- Conexiune la internet stabilă: Acces fiabil la internet pentru sesiuni live, laboratoare practice și teme.
- Alfabetizare de bază în utilizarea calculatorului: Abilitatea de a folosi sistemul de operare, software de productivitate și browsere de internet.
- Cunoștințe de bază în algoritmi și programare: Familiarizarea cu concepte de programare te va ajuta să urmărești cursul mai ușor.
- Competență în limba engleză: Nivel aproximativ B1, suficient pentru a înțelege materiale tehnice și a comunica eficient, deoarece bootcampul se desfășoară în engleză.
- Angajament pentru învățare: O atitudine proactivă față de învățare și exersarea codării, în special în perioada de pre-muncă, pentru a construi o bază solidă.
Centrul de servicii de carieră
Ateliere de dezvoltare profesională
Sesiuni interactive pentru comunitatea CLA: poziționare profesională, CV/LinkedIn, portofoliu, strategie de aplicare și cum comunici impactul proiectelor tale.
Sesiuni 1-la-1 de orientare profesională
Îți clarifici obiectivele (upskilling, avansare, rol nou) și construiești împreună cu consilierul tău un plan realist: ce proiecte contează, cum îți arăți progresul și cum îți organizezi aplicările.
Simulări de interviu
Exersezi întrebări comportamentale și tehnice, înveți să prezinți proiectele din portofoliu, să răspunzi așteptărilor angajatorilor și să gestionezi discuțiile despre ofertă și pachetul salarial.
Revizuiri de CV, LinkedIn și portofoliu
Primești feedback personalizat pe CV, profil LinkedIn și portofoliu/GitHub, astfel încât aplicațiile tale să fie clare, coerente și ușor de evaluat de recrutori.
Selecție de roluri entry-level și internship-uri
Oportunități relevante pentru nivel junior/entry-level, filtrate pentru a fi potrivite pentru absolvenți și pentru cei care fac upskilling — în România și remote, unde este cazul.
Bibliotecă de resurse pentru carieră
Acces la șabloane, exerciții, checklist-uri și resurse din industria tech, direct în platforma Code Labs Academy.
Evenimente de mentorat și networking
Întâlnești profesioniști din domeniu, afli cum arată rolurile în practică și faci networking prin sesiuni Q&A, paneluri și evenimente online.
Comunitate și rețea de absolvenți
Conectează-te cu colegii și absolvenții CLA pentru a schimba resurse, a cere feedback și a distribui oportunități relevante pentru comunitatea din România.
De ce să alegi Code Labs Academy?
Coaching de carieră 1-la-1
Sprijin personalizat de la specialiști: actualizare CV și LinkedIn, interviuri simulate și o strategie de căutare a unui job orientată spre tech.
Proiecte pregătite pentru portofoliu
Finalizează cu un portofoliu GitHub de proiecte reale—construite la curs și perfecționate cu feedback de la mentori.
Curriculum orientat spre industrie
Programa se actualizează trimestrial pentru a reflecta cererea din AI, securitate cibernetică și dezvoltare web.
Certificat recunoscut
Afișează certificatul Code Labs Academy acreditat AZAV pe LinkedIn, în CV și în aplicațiile de viză.