Bootcamp pentru știința datelor și IA
Aflați teoria fundamentală și aplicarea Data Science și AI.
Instructorii noștri vă vor îndruma prin fundamentul esențial al cunoștințelor și al abilităților aplicate pentru a vă pune bine pe drumul către o carieră fructuoasă în Data Science și AI.
Full-Time: 12 săptămâni
Part-time: 24 de săptămâni
De ce să înveți Data Science și AI?
Ce este Data Science & AI?
Știința datelor și inteligența artificială sunt în fruntea inovației, concentrându-se pe dezvoltarea de sisteme inteligente pentru a rezolva provocări complexe și a transforma datele în informații valoroase.
Ce vei câștiga?
Știința datelor combină analiza statistică, programarea și cunoștințele de domeniu pentru a înțelege și a prezice tendințele. Prin stabilirea unei fundații în știința datelor, puteți converti datele în informații utile care ajută companiile să ia decizii informate.
Inteligența artificială, pe de altă parte, permite computerelor să învețe și să ia decizii prin imitarea inteligenței umane. Acest lucru duce la tot mai multe progrese în robotică, mașini cu conducere autonomă și recomandări personalizate. Pe măsură ce companiile folosesc datele și AI pentru a optimiza operațiunile, experții în aceste domenii devin esențiali.
Ți-ar plăcea să începi o carieră în acest domeniu foarte căutat?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp te face să devii parte din viitorul tehnologiei și deschide căi de carieră interesante în domeniul înfloritor.
Ce vei învăța
Să te îndrume printr-un curriculum special conceput pentru a te duce de la „doar curios” la „complet certificat” în știința datelor în doar 12 săptămâni (normă întreagă).
Fundaţie
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git și GitHub, Algebră Lineară, Probabilități și Statistică.
Analiza datelor
Analiza datelor, pregătirea datelor, vizualizarea datelor și explorarea datelor.
Învățare automată clasică
Învățare automată, învățare supravegheată și nesupravegheată, îmbunătățirea modelului ML, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines și clasificare.
Învățare profundă
Rețele neuronale (implementare, depanare și optimizare), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras și Scikit-Learn.
Procesarea limbajului natural
Codare text pentru NLP, rețele neuronale recurente (RNN), LSTM, mecanisme de atenție, model de transformator și clădire chatbot.
Ai nevoie de mai multe detalii?
Descărcați programa noastră
Capitolul 0: Prelucrare
Știința datelor a fost una dintre cele mai prestigioase cariere din ultimii ani. Aceasta implică manipularea datelor, curățarea acestora, evaluarea lor și dezvoltarea modelelor de învățare automată pentru a prezice rezultatele evenimentelor. În acest capitol, vom acoperi bazele științei datelor pentru a vă pregăti să vă începeți călătoria de învățare.
Introducere în Python
- Limbajul Python și istorie
- Bazele lui Python
- Structuri fundamentale de date în Python
- Clase și obiecte
- Module și pachete
- Intrare ieșire
- Erori și excepții
Medii
- Medii Python
- Anaconda
- Caiete Jupyter
SQL și baze de date
- Fundamentele SQL
- Interogări SQL
Algebră liniară
- Scalari și vectori
- Matrici
- Norme
Git și GitHub
- Introducere în Controlul versiunilor
- Fluxul de lucru
- Inspectarea depozitelor
- Anularea modificărilor
- Preluarea și tragerea de modificări
- Împingerea schimbărilor
Proiect: Curve Fitting
- Acest proiect se referă la rezolvarea problemei „Ajustarea curbei”, care implică găsirea celei mai bune ecuații de curbă pentru a se potrivi unui set de date dat. Vă va ghida printr-un exemplu al acestei probleme și este împărțit în secțiuni, în care fiecare secțiune va exercita utilizarea conceptelor fundamentale, cum ar fi OOP, SQL, algebră liniară și fluxul de lucru final de învățare automată.
Ce vei avea nevoie
Nu aveți nevoie de calificări anterioare în informatică sau programare pentru a vă alătura campului nostru de pregătire. Nu presupunem că nu există cunoștințe anterioare și vă vom ghida prin elementele de bază în primele câteva săptămâni, asigurându-vă că construiți o bază solidă de la zero. Indiferent dacă sunteți nou în domeniu sau căutați o schimbare în carieră, programul nostru este conceput pentru a vă pune la curent rapid și cu încredere
Proiect final
Proiectul final vă oferă șansa de a vă pune la încercare cunoștințele de bootcamp și abilitățile nou dobândite într-un mediu dinamic, practic. Este o oportunitate de a crea ceva real, de a-ți prezenta abilitățile tehnice și de a dezvolta un proiect care va fi o parte cheie a portofoliului tău profesional. Vă permite să vă exprimați creativitatea și să evidențiați cât de mult ați evoluat de-a lungul experienței dvs. de bootcamp.
În plus, proiectul final este conceput pentru a reproduce provocările pe care le veți întâlni într-un loc de muncă real în tehnologie, permițându-vă să vă prezentați abilitățile în rezolvarea problemelor complexe și echipându-vă pentru așteptările viitoarei cariere.
- Identificarea problemei: alegeți o problemă reală relevantă pentru industria sau domeniul dvs. de interes. Definiți în mod clar domeniul și obiectivele proiectului, subliniind modul în care tehnicile avansate de învățare profundă ar putea îmbunătăți soluția.
- Colectarea și preprocesarea datelor: Adunați date din diverse surse, curățați-le și preprocesați-le pentru a le gestionați valorile lipsă, valorile aberante și inconsecvențele. Asigurați-vă că datele sunt potrivite pentru modelele de învățare profundă, inclusiv normalizarea și creșterea, dacă este necesar.
- Analiza exploratorie a datelor (EDA): Efectuați vizualizarea datelor și analize statistice pentru a identifica tendințele, corelațiile, și perspective. Rafinați direcția proiectului pe baza constatărilor EDA, ținând cont în același timp de adecvarea pentru arhitecturi de învățare profundă, cum ar fi CNN-uri, RNN-uri sau transformatoare.
- Construire și evaluare a modelelor: Dezvoltați și antrenați modele de învățare automată., care încorporează tehnici avansate de învățare profundă, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN-uri) pentru date de imagine, rețelele neuronale recurente (RNN-uri) sau LSTM-urile pentru serii temporale sau date secvențe sau modele transformatoare pentru sarcini NLP. Evaluați performanța modelului folosind valori precum acuratețea, precizia, reamintirea sau AUC și aplicați reglarea hiperparametrului pentru a optimiza modelele de învățare profundă.
- Implementare și prezentare: implementați modelul final folosind cadre web, API-uri sau servicii bazate pe cloud, asigurând scalabilitate pentru modelele de învățare profundă. Prezentați-vă descoperirile, performanța modelului și impactul asupra afacerii sau în lumea reală părților interesate într-un cadru profesional.
De ce să înveți cu noi?
- Ritm rapid.
- Clase mici.
- Coaching de carieră 1:1 s-a adaptat individual experienței și obiectivelor dvs.
- Prima învățare de la distanță, de oriunde în lume.
Comunitatea de învățare
9.9/10
Scor net de promovare*
5/5
Cunoștințele profesorului*
5/5
Relevanță în industrie*
Bootcamp-uri viitoare
Urmează lansări de cohorte de cursuri de știință a datelor deschise. Selectați data și tipul de campus preferat pentru a afla mai multe.
Taxa de scolarizare si finantare
Finanțați independent sau alegeți unul dintre partenerii noștri care vi se potrivește cel mai bine.
Parteneri de finanțare
Explorați partenerii noștri de finanțare și găsiți care dintre ele vi se potrivește în călătoria dvs.
Opțiuni de finanțare
Finanțarea nu ar trebui să vă împiedice aspirațiile. De aceea, oferim o multitudine de soluții de finanțare pentru a se adapta la diverse situații.
Bildungsgutschein
Finanțați-vă bootcampul CLA cu voucherul pentru educație al guvernului german.
Reduceri CLA
Investește în tine pentru mai puțin. Explorați reducerile noastre.
Qualifizierungschancengesetz
Explorați avantajele Legii privind oportunitățile de calificare în stimularea dezvoltării forței de muncă din Germany.
întrebări frecvente
Mai ai întrebări?
Dacă aveți mai multe întrebări, ne puteți trimite un e-mail la hello@codelabsacademy.com sau la rezerva un apel cu unul dintre specialiștii noștri în învățare. Vom fi bucuroși să oferim mai multe informații și să răspundem la orice întrebări specifice pe care le aveți despre bootcamp sau despre procesul de aplicare.
Cum se aplică
Știm că alegerea unui educator poate fi o sarcină descurajantă. De aceea, punem pe fiecare dintre potențialii noștri participanți în contact cu un om cât mai curând posibil, iar tu îi vei fi alături până când vei începe cursul.
Veți alege cursul, campusul și orarul de studiu, indicând motivația dvs. de a studia cu noi.
Întâlnire cu specialistul în învățare
Rezervă-ți întâlnirea cu unul dintre specialiștii noștri de învățare pentru a confirma că suntem potriviți pentru tine și pentru a rezolva orice întrebări sau nelămuriri pe care le-ai putea avea. Aici putem vorbi și despre opțiuni de finanțare, oferte speciale și orice cazări de care ai putea avea nevoie.
Onboarding și pre-lucrare
După ce v-ați înscris, vă vom pune în legătură cu instructorii de curs și cu colegii de cohortă. Vom stabili, de asemenea, un studiu înainte de curs pentru a ne asigura că puteți porni cu noi din prima zi.
Contactați un specialist în învățare
Întrebare rapidă înainte de a aplica? V-a atras atenția ceva despre un anumit curs și doriți să aflați mai multe? Anunță-ne. Vom fi bucuroși să vă ajutăm.
Citiți cele mai recente articole de pe blogul nostru
Statistica locurilor de muncă
Există aproximativ 1,7 milioane de posturi de tehnologie deschise la nivel mondial în 2024
SUA
- Pentru SUA, numărul estimat de postări de locuri de muncă active în domeniul tehnologiei este de 438.000 (Sursă)
- Raportul CompTIA privind starea forței de muncă din domeniul tehnologiei 2024 , bazat pe analiza datelor colectate de Biroul de Statistică a Muncii din SUA, anticipează că forța de muncă din domeniul tehnologiei va crește de două ori mai repede decât forța de muncă totală din SUA din 2022 până în 2032. Acest lucru se traduce prin aproximativ 350.000 de noi locuri de muncă în tehnologie create anual pentru a satisface nevoile de înlocuire și pentru a se adapta expansiunii industriei. (Sursă)
Europa
- Locuri de muncă în tehnologie în Europa, cifra se rotunjește la 960.000
- Numărul de oameni angajați ca profesioniști în Tehnologia Informației și Comunicațiilor (TIC) în Europa a crescut cu aproximativ 75% în ultimele două decenii, deoarece tehnologiile și serviciile digitale au devenit o parte mai importantă a economiei europene. (Sursă)
- Începând cu 2021, aproape nouă milioane de oameni lucrează direct ca profesioniști TIC în uniune, Germania furnizând peste două milioane dintre acești profesioniști, iar Franța furnizând 1,25 milioane. Alte țări proeminente pentru industria TIC includ Italia, Spania, Țările de Jos, Polonia și Suedia. (Sursă)
- Dintre toate postările de locuri de muncă în domeniul tehnologiei, 54% au căutat candidați cu 0 până la 2 ani de experiență de lucru. Afișările de locuri de muncă au fost larg dispersate din punct de vedere geografic, cele mai mari numere fiind în Germania (639.278), Polonia (450.391) și Franța (280.681). (Sursă)
- Raportul CompTIA privind starea forței de muncă din domeniul tehnologiei 2024 , bazat pe analiza datelor colectate de Biroul de Statistică a Muncii din SUA, anticipează că forța de muncă din domeniul tehnologiei va crește de două ori mai repede decât forța de muncă totală din SUA din 2022 până în 2032. Acest lucru se traduce prin aproximativ 350.000 de noi locuri de muncă în tehnologie create anual pentru a satisface nevoile de înlocuire și pentru a se adapta expansiunii industriei. (Sursă)
Tendințe europene de angajare în tehnologie
Acest grafic indică o cerere semnificativ mai mare pentru roluri de dezvoltare software în comparație cu alte categorii tehnologice, analiza sistemelor și securitatea cibernetică urmând ca a doua categorie cea mai solicitată.
- 0-2 ani experiență: 35% din locurile de muncă deschise
- 3-10 ani experiență: 10% din locurile de muncă deschise
- 11+ ani de experiență: 13% din locurile de muncă deschise
- Nespecificat: 42% din locurile de muncă deschise
Cea mai mare categorie este „Nespecificat” la 42%, ceea ce sugerează că multe postări de locuri de muncă nu menționează în mod explicit experiența necesară. Printre cei care o fac, există o preferință clară pentru pozițiile entry-level (0-2 ani), care reprezintă 35% din locuri de muncă.
Code Labs Academy © 2024 Toate drepturile rezervate.