Изучите фундаментальную теорию и применение науки о данных и искусственного интеллекта.
Наши инструкторы обучат вас основам знаний и прикладных навыков, которые помогут вам на пути к плодотворной карьере в области науки о данных и искусственного интеллекта.
Полный рабочий день: 12 недель
Неполный рабочий день: 24 недели
Наука о данных и искусственный интеллект находятся на переднем крае инноваций, уделяя особое внимание разработке интеллектуальных систем для решения сложных задач и преобразования данных в ценную информацию.
Наука о данных сочетает статистический анализ, программирование и знание предметной области для понимания и прогнозирования тенденций. Создав основу в области науки о данных, вы сможете преобразовать данные в полезную информацию, которая поможет компаниям принимать обоснованные решения.
С другой стороны, искусственный интеллект позволяет компьютерам учиться и принимать решения, имитируя человеческий интеллект. Это приводит к все большему прогрессу в области робототехники, беспилотных автомобилей и персонализированных рекомендаций. Поскольку предприятия используют данные и искусственный интеллект для оптимизации операций, эксперты в этих областях становятся незаменимыми.
учебный курс по науке о данных Code Labs Academy позволит вам стать частью технологий будущего и откроет захватывающие возможности карьерного роста в этой динамично развивающейся области.
Обучение вас по специально разработанной учебной программе, призванной превратить вас из «просто любопытного» в «полностью сертифицированного» в области науки о данных всего за 12 недель (полный рабочий день).
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git и GitHub, линейная алгебра, вероятности и статистика.
Анализ данных, подготовка данных, визуализация данных и исследование данных.
Машинное обучение, обучение с учителем и без учителя, улучшение модели машинного обучения, наивный байесовский метод, SVM, случайные леса, конвейеры машинного обучения и классификация.
Нейронные сети (внедрение, устранение неполадок и оптимизация), архитектуры CNN, архитектура автоэнкодера, увеличение данных, Tensorflow, Keras и Scikit-Learn.
Текстовое кодирование для НЛП, рекуррентных нейронных сетей (RNN), LSTM, механизмов внимания, модели трансформатора и создания чат-ботов.
Нужна более подробная информация?
Наука о данных стала одной из самых престижных профессий в последние годы. Он включает в себя обработку данных, их очистку, оценку и разработку моделей машинного обучения для прогнозирования результатов событий. В этой главе мы рассмотрим основы науки о данных, чтобы вы были готовы начать свой путь обучения.
Чтобы присоединиться к нашему учебному курсу, вам не нужна какая-либо предварительная квалификация в области информатики или программирования. Мы не предполагаем никаких предварительных знаний и проведем вас через основы в течение первых нескольких недель, гарантируя, что вы создадите прочную основу с нуля. Независимо от того, новичок ли вы в этой области или хотите сменить карьеру, наша программа разработана, чтобы помочь вам быстро и уверенно освоиться.
Финальный проект дает вам возможность проверить свои знания учебного курса и вновь приобретенные навыки в динамичной практической среде. Это возможность создать что-то настоящее, продемонстрировать свои технические способности и разработать проект, который станет ключевой частью вашего профессионального портфолио. Это позволяет вам проявить свой творческий потенциал и подчеркнуть, насколько вы изменились за время обучения.
Кроме того, финальный проект призван воспроизвести проблемы, с которыми вы столкнетесь на реальной технической работе, что позволит вам продемонстрировать свои навыки в решении сложных проблем и подготовить вас к ожиданиям вашей будущей карьеры.
Учебное сообщество
9.9/10
Чистый рейтинг промоутеров*
5/5
Знания учителя*
5/5
Отраслевая актуальность*
Скоро мы запустим когорту курсов по науке об открытых данных. Чтобы узнать больше, выберите предпочитаемую дату и тип кампуса.
Финансируйте самостоятельно или выберите одного из наших партнеров, который вам больше всего подходит.
Изучите наших партнеров по финансированию и найдите того, кто подходит вам в вашем путешествии.
Финансирование не должно препятствовать вашим стремлениям. Вот почему мы предлагаем множество решений по финансированию для различных ситуаций.
Финансируйте свой учебный лагерь CLA с помощью образовательного ваучера правительства Германии.
Инвестируйте в себя за меньшие деньги. Изучите наши скидки.
Изучите преимущества Закона о возможностях квалификации в содействии развитию рабочей силы в Germany.
Если у вас есть дополнительные вопросы, вы можете написать нам по адресу hello@codelabsacademy.com или закажите звонок одному из наших специалистов по обучению. Мы будем рады предоставить дополнительную информацию и ответить на любые ваши конкретные вопросы, касающиеся учебного курса или процесса подачи заявления.
Мы знаем, что выбор преподавателя может оказаться непростой задачей. Вот почему мы как можно скорее связываем каждого из наших потенциальных участников с человеком, и вы будете с ними, пока не начнете свой курс.
Вы сами выберете курс, кампус и график обучения, указав свою мотивацию учиться у нас.
Встреча со специалистом по обучению
Запишитесь на встречу с одним из наших специалистов по обучению, чтобы убедиться, что мы вам подходим, и разрешить любые вопросы или проблемы, которые могут у вас возникнуть. Здесь мы также можем обсудить варианты финансирования, специальные предложения и любые условия проживания, которые могут вам понадобиться.
Регистрация и предварительная работа
После того как вы зарегистрируетесь, мы свяжем вас с преподавателями вашего курса и одногруппниками. Мы также проведем предварительное исследование, чтобы убедиться, что вы сможете приступить к работе вместе с нами с первого дня.
Быстрый вопрос перед подачей заявки? Что-то в конкретном курсе привлекло ваше внимание, и вы хотите узнать больше? Дайте нам знать. Мы будем рады помочь.
В 2024 году во всем мире будет около 1,7 миллиона открытых вакансий в сфере технологий.
Этот график показывает значительно более высокий спрос на должности разработчиков программного обеспечения по сравнению с другими техническими категориями, при этом системный анализ и кибербезопасность являются второй наиболее востребованной категорией.
Самая большая категория — «Не указано» (42%), что позволяет предположить, что во многих объявлениях о вакансиях явно не указывается требуемый опыт. Среди тех, кто это делает, явно отдается предпочтение позициям начального уровня (0-2 года), на которые приходится 35% вакансий.
СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА:
hello@codelabsacademy.comCode Labs Academy © 2025 Все права защищены.
