Ce vei învăța
Te ghidăm printr-o curriculă special concepută, creată pentru a te duce de la „doar curios” la „complet certificat” în știința datelor, analiza datelor și AI în doar 12 săptămâni (program full-time).
Stăpânește analiza și pregătirea datelor
Construiește o bază solidă în analiza datelor: achiziționează, explorează, curăță și pregătește seturi de date din lumea reală. Folosind Pandas, vei gestiona valorile lipsă, valorile aberante (outliers), datele dezechilibrate și caracteristicile categorice, vei aplica analiză statistică și vei crea vizualizări pentru a transforma datele brute în seturi de date pregătite pentru analiză.
Construiește modele inteligente de machine learning
Învață întregul flux de lucru ML, de la pregătirea setului de date până la antrenarea, evaluarea și optimizarea modelelor predictive. Vei implementa algoritmi supervizați și nesupervizați, îi vei compara folosind metrici standard din industrie și vei crește acuratețea prin validare încrucișată, ajustarea hiperparametrilor și selecția modelului.
Dezvoltă soluții de deep learning și AI
Descoperă cum rețelele neuronale moderne alimentează AI. Pornind de la fundamentele rețelelor neuronale artificiale, vei construi modele de deep learning în PyTorch, explorând totodată optimizarea, regularizarea, augmentarea datelor, AI explicabil și modele generative — abilitățile practice pentru aplicații AI avansate.
Specializează-te în viziune computerizată și procesarea limbajului natural
Explorează două dintre cele mai impactante domenii ale AI. Vei construi rețele neuronale convoluționale (CNN) pentru clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și segmentare, și vei învăța tehnici NLP inclusiv embeddings, rețele neuronale recurente, transformere și mecanisme de atenție pentru sisteme AI bazate pe text.
Construiește aplicații AI moderne și de modele lingvistice mari
Depășește ML tradițional pentru a construi aplicații alimentate de LLM. Vei explora prompt engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation (RAG) și fluxuri de lucru AI din lumea reală pentru a crea asistenți inteligenți, sisteme de regăsire a cunoștințelor și aplicații AI generative pregătite pentru producție.
Fă deployment, monitorizează și scalează sistemele AI
Du modelele ML de la dezvoltare la producție. Vei face deployment cu FastAPI, Docker și soluții cloud, vei scala folosind Ray și vei monitoriza modelele cu MLflow — plus securitate, confidențialitate și cele mai bune practici pentru sisteme AI fiabile în medii din lumea reală.
Capitolul 0: Pre-muncă
Știința datelor a fost una dintre cele mai căutate cariere în ultimii ani. Implică gestionarea datelor, curățarea lor, evaluarea lor și dezvoltarea de modele de machine learning pentru a prezice rezultatele evenimentelor. Datorită complexității domeniului, stăpânirea lui necesită o înțelegere temeinică a unei game largi de instrumente și metode, inclusiv Python, medii de lucru, baze de date, matematică și algebră liniară. În acest capitol vom acoperi fundamentele științei datelor pentru a te pregăti să îți începi călătoria de învățare.
Introducere în Python
- Limbajul Python și istoria sa
- Bazele Python
- Structuri de date fundamentale în Python
- Clase și obiecte
- Module și pachete
- Input/Output
- Erori și excepții
Medii de lucru (Environments)
- Medii de lucru Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL și baze de date
- Fundamentele SQL
- Interogări SQL
Algebră liniară
- Scalari și vectori
- Matrice
- Norme
Git și GitHub
- Introducere în controlul versiunilor, flux de lucru, inspectarea repository-urilor, anularea modificărilor, preluarea și extragerea modificărilor, trimiterea modificărilor
Proiect: Ajustare de curbă (curve fitting)
- Acest proiect este despre rezolvarea problemei de 'ajustare a curbei' (curve fitting), care implică găsirea celei mai bune ecuații de curbă care se potrivește unui set de date dat. Te va ghida printr-un exemplu al acestei probleme și este împărțit în secțiuni, unde fiecare secțiune va exersa utilizarea unor concepte fundamentale precum OOP, SQL, algebră liniară și, în final, fluxul de lucru de 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.
Întrebări frecvente
Recenzii și testimoniale ale absolvenților Code Labs Academy
Cursul de dezvoltare web Code Labs Academy a fost foarte impresionant, a fost una dintre cele mai bune experiențe pe care le-am avut în viața mea. Vă recomand cu căldură să participați la acest bootcamp, unde nu numai că învățați dezvoltarea web, ci ...
Securitatea cibernetică la care am participat în 2022 m-a învățat înțelegerea și abilitățile fundamentale necesare pentru a putea trece la o carieră în IT. Instructorul meu a fost informat, răbdător și mereu dispus să ajute. Înainte de încheierea c ...
Ca parte a bootcamp-ului de dezvoltare web, trebuie să spun că a depășit așteptările mele. Bootcamp-ul este într-adevăr interactiv, distractiv și informativ. Am învățat multe lucruri datorită mentorilor mei și tuturor celor care lucrează în culise. L ...
Profesorii și mentorii sunt minunați, cel puțin cel pe care l-am avut eu. Moe m-a învățat mai mult decât toți profesorii mei în toată viața mea. El clarifică lucrurile și te încurajează mereu să mergi mai departe, în ciuda tuturor provocărilor.
După ce am absolvit masterul în analiza datelor, m-am străduit să-mi aprofundez cunoștințele în domeniu, cu scopul de a urma o carieră fie în știința datelor, fie în analiză. Cu toate acestea, am întâmpinat dificultăți în a găsi răspunsuri la întrebă ...
Una dintre cele mai bune modalități de a învăța Data Science și Machine Learning, profesori excelenți care vă ajută întotdeauna să înțelegeți și vă oferă mai multe idei și exemple. Dacă doriți să aflați mai multe despre ML, CLA este cel mai bun loc.
Echilibrul dintre teorie și practică este perfect, aveți șansa de a aplica ceea ce învățați în teme și proiecte reale care sunt revizuite de AT. Recomand acest bootcamp tuturor celor care doresc să-și înceapă cariera în Data Science.
Profesorii sunt grozavi, toleranți, motivați și veseli. Procesul de învățare este ușor și distractiv, aveți spațiu să vă adresați întrebările și, de asemenea, să participați. Dar cel mai important lucru este că te pregătesc pentru lumea practică prin ...
Este o tabără de pregătire online cu cursuri asincrone care se potrivesc cu orice student din întreaga lume. Apreciez faptul că vine cu un certificat la final la finalizarea cu succes. Pentru a rezuma, asta Bootcamp este totul într-unul, înveți și s ...
Caut mereu noi oportunități de a învăța cele mai recente tehnologii în Data Science, iar calitatea conținutului Code Labs Academy a depășit așteptările mele. Dacă ești pasionat de tehnologie și dorești să depui efort, acest bootcamp îți va deschide p ...
Fără un background tehnologic, după doar câteva luni sunt acum capabil nu doar să înțeleg modele complexe de mașină sau de învățare profundă, ci și să le proiectez eu. Dacă ești în căutarea unei schimbări de carieră în industria tehnologiei, motivat ...
