Подайте заявку на нашу новую Data Science & AI и Cybersecurity Группы неполного рабочего времени
Учебный курс по науке о данных и искусственному интеллекту
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
Что вы узнаете
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).
Фундамент
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git и GitHub, линейная алгебра, вероятности и статистика.
Аналитика данных
Анализ данных, подготовка данных, визуализация данных и исследование данных.
Классическое машинное обучение
Машинное обучение, обучение с учителем и без учителя, улучшение модели машинного обучения, наивный байесовский метод, SVM, случайные леса, конвейеры машинного обучения и классификация.
Глубокое обучение
Нейронные сети (внедрение, устранение неполадок и оптимизация), архитектуры CNN, архитектура автоэнкодера, увеличение данных, Tensorflow, Keras и Scikit-Learn.
Обработка естественного языка
Текстовое кодирование для НЛП, рекуррентных нейронных сетей (RNN), LSTM, механизмов внимания, модели трансформатора и создания чат-ботов.
Нужна более подробная информация?
Загрузите нашу учебную программу
Глава 0: Предварительная работа
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.
Введение в Python
- Язык и история Python
- Основы Python
- Фундаментальные структуры данных в Python
- Классы и объекты
- Модули и пакеты
- Ввод, вывод
- Ошибки и исключения
Окружающая среда
- Среды Python
- Анаконда
- Ноутбуки Jupyter
SQL и базы данных
- Основы SQL
- SQL-запросы
Линейная алгебра
- Скаляры и векторы
- Матрицы
- Нормы
Git и GitHub
- Введение в контроль версий
- Рабочий процесс
- Проверка репозиториев
- Отмена изменений
- Получение и извлечение изменений
- Продвижение изменений
Проект: Подгонка кривой
- Этот проект посвящен решению проблемы «подбора кривой», которая включает в себя поиск наилучшего уравнения кривой, соответствующего заданному набору данных. Он проведет вас через пример этой проблемы и разделен на разделы, где каждый раздел будет практиковать использование фундаментальных концепций, таких как ООП, SQL, линейная алгебра и окончательный рабочий процесс машинного обучения.
Почему стоит учиться у нас?
- Быстрый темп.
- Маленькие размеры классов.
- Карьерный коучинг 1:1 индивидуально с учетом вашего опыта и целей.
- Дистанционное обучение из любой точки мира.
Учебное сообщество
9.9/10
Чистый рейтинг промоутеров*
5/5
Знания учителя*
5/5
Отраслевая актуальность*
Извините, в настоящее время у нас нет свободных мест ни на одну из наших сессий.
Вы можете заявить о своем интересе, чтобы первыми узнавать, когда места снова откроются, или увидеть наш Страница бесплатных мероприятий для любых разовых дегустационных сеансов.
Финансовые партнеры
Финансируйте самостоятельно или выберите одного из наших партнеров, который подходит вам больше всего.
Простые регулярные платежи легкими частями на протяжении всего курса.
Профинансируйте столько, сколько вам нужно, до 60 платежей.
Ежемесячные выплаты StepEx из процента от вашего дохода до конца согласованного графика платежей.
Часто задаваемые вопросы
Как подать заявку
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.
Свяжитесь со специалистом по обучению
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.
СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА:
hello@codelabsacademy.comCode Labs Academy © 2024 Все права защищены.