Data Science & AI Bootcamp
Naučte sa základnú teóriu a aplikáciu Data Science & AI.
Naši inštruktori vás prevedú základnými základmi vedomostí a aplikovaných zručností, aby ste boli na dobrej ceste k plodnej kariére v oblasti Data Science & AI.
Plný úväzok: 12 týždňov
Čiastočný úväzok: 24 týždňov
Prečo sa učiť Data Science & AI?
Čo je Data Science & AI?
Veda o údajoch a umelá inteligencia sú v popredí inovácií a zameriavajú sa na vývoj inteligentných systémov na riešenie zložitých problémov a transformáciu údajov na cenné poznatky.
Čo získate?
Dátová veda kombinuje štatistickú analýzu, programovanie a znalosti domény na pochopenie a predpovedanie trendov. Vytvorením základu v oblasti vedy o údajoch môžete previesť údaje na použiteľné poznatky, ktoré pomôžu podnikom prijímať informované rozhodnutia.
Umelá inteligencia na druhej strane umožňuje počítačom učiť sa a rozhodovať sa napodobňovaním ľudskej inteligencie. To vedie k stále väčšiemu pokroku v oblasti robotiky, autonómnych áut a personalizovaných odporúčaní. Keďže podniky využívajú údaje a AI na optimalizáciu operácií, odborníci v týchto oblastiach sa stávajú nevyhnutnými.
Chceli by ste začať kariéru v tejto veľmi žiadanej oblasti?
Bootcamp Code Labs Academy Data Science Bootcamp vám umožní stať sa súčasťou budúcnosti technológií a otvorí vám vzrušujúce kariérne cesty v prosperujúcej oblasti.
Čo sa naučíte
Zaškolíme vás prostredníctvom špeciálne zostaveného učebného plánu, ktorý vás prevedie od „len zvedavých“ k „plne certifikovaným“ v oblasti vedy o údajoch už za 12 týždňov (plný úväzok).
Nadácia
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git a GitHub, lineárna algebra, pravdepodobnosti a štatistiky.
Analýza údajov
Analýza údajov, príprava údajov, vizualizácia údajov a prieskum údajov.
Klasické strojové učenie
Strojové učenie, učenie pod dohľadom a bez dozoru, vylepšenie modelu ML, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines a klasifikácia.
Hlboké učenie
Neurónové siete (implementácia, riešenie problémov a optimalizácia), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras a Scikit-Learn.
Spracovanie prirodzeného jazyka
Textové kódovanie pre NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Attention Mechanisms, Transformer Model a budovanie chatbotov.
Potrebujete viac podrobností?
Stiahnite si náš Sylabus
Kapitola 0: Predpráce
Dátová veda je v posledných rokoch jednou z najprestížnejších profesií. Zahŕňa manipuláciu s údajmi, ich čistenie, vyhodnocovanie a vývoj modelov strojového učenia na predpovedanie výsledkov udalostí. V tejto kapitole sa budeme zaoberať základmi vedy o údajoch, aby sme vás pripravili na začatie vašej vzdelávacej cesty.
Úvod do Pythonu
- Jazyk Python a jeho história
- Základy Pythonu
- Základné dátové štruktúry v Pythone
- Triedy A Objekty
- Moduly a balíčky
- Vstup výstup
- Chyby a výnimky
Prostredia
- Prostredia Python
- Anakonda
- Notebooky Jupyter
SQL a databázy
- Základy SQL
- SQL dotazy
Lineárna algebra
- Skaláre a vektory
- Matrice
- Normy
Git a GitHub
- Úvod do kontroly verzií
- Pracovný tok
- Kontrola úložísk
- Vrátenie zmien
- Načítanie a vytiahnutie zmien
- Tlačenie zmien
Projekt: Curve Fitting
- Tento projekt je o riešení problému „prispôsobovania krivky“, ktorý zahŕňa nájdenie najlepšej krivky, ktorá by vyhovovala danému súboru údajov. Prevedie vás príkladom tohto problému a je rozdelená do sekcií, kde každá sekcia precvičí používanie základných pojmov, ako sú OOP, SQL, lineárna algebra a konečný pracovný postup strojového učenia.
Čo budete potrebovať
Na vstup do nášho bootcampu nepotrebujete žiadne predchádzajúce kvalifikácie v oblasti informatiky alebo programovania. Nepredpokladáme žiadne predchádzajúce znalosti a v prvých týždňoch vás prevedieme základmi, čím zaistíme, že si od základov vybudujete pevné základy. Či už ste v odbore nováčik alebo hľadáte zmenu v kariére, náš program je navrhnutý tak, aby vás rýchlo a s istotou dostal do tempa
Záverečný projekt
Záverečný projekt vám dáva šancu otestovať svoje vedomosti a novonadobudnuté zručnosti z bootcampu v dynamickom, praktickom prostredí. Je to príležitosť vytvoriť niečo skutočné, predviesť svoje technické schopnosti a vytvoriť projekt, ktorý bude kľúčovou súčasťou vášho profesionálneho portfólia. Umožňuje vám prejaviť svoju kreativitu a zdôrazniť, ako veľmi ste sa počas svojho bootcampu vyvinuli.
Okrem toho je konečný projekt navrhnutý tak, aby zopakoval výzvy, s ktorými sa stretnete v skutočnej technickej práci, čo vám umožní predviesť svoje zručnosti pri riešení zložitých problémov a vybaví vás očakávaniami vašej budúcej kariéry.
- Identifikácia problému: Vyberte si skutočný problém relevantný pre vaše odvetvie alebo oblasť záujmu. Jasne definujte rozsah a ciele projektu a zdôraznite, ako by pokročilé techniky hlbokého učenia mohli zlepšiť riešenie.
- Zber a predbežné spracovanie údajov: Zhromažďujte údaje z rôznych zdrojov, vyčistite ich a predspracujte zvládnuť chýbajúce hodnoty, odľahlé hodnoty a nezrovnalosti. Uistite sa, že údaje sú vhodné pre modely hlbokého učenia, vrátane normalizácie a rozšírenia, ak je to potrebné.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Vykonajte vizualizáciu údajov a štatistickú analýzu na identifikáciu trendov, korelácií, a postrehy. Upravte smerovanie svojho projektu na základe zistení EDA a zároveň zvážte vhodnosť pre architektúry hlbokého učenia, ako sú CNN, RNN alebo transformátory.
- Vytváranie a hodnotenie modelov: Vyvíjajte a trénujte modely strojového učenia, zahŕňajúce pokročilé techniky hlbokého učenia, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) pre obrazové údaje, rekurentné neurónové siete (RNN) alebo LSTM pre časové rady alebo sekvenčné údaje alebo modely transformátorov pre úlohy NLP. Vyhodnoťte výkonnosť modelu pomocou metrík, ako sú presnosť, presnosť, zapamätanie alebo AUC, a použite ladenie hyperparametrov na optimalizáciu modelov hlbokého učenia.
- Nasadenie a prezentácia: Nasaďte konečný model pomocou webových rámcov., API alebo cloudové služby, ktoré zaisťujú škálovateľnosť pre modely hlbokého učenia. Prezentujte svoje zistenia, výkonnosť modelu a vplyv na podnikanie alebo skutočný svet zainteresovaným stranám v profesionálnom prostredí.
Prečo sa učiť s nami?
- Rýchle tempo.
- Malé veľkosti triedy.
- Kariérny koučing 1:1 individuálne prispôsobený vašim skúsenostiam a cieľom.
- Vzdelávanie na diaľku, odkiaľkoľvek na svete.
Učiace sa spoločenstvo
9.9/10
Čisté skóre propagátora*
5/5
Vedomosti učiteľa*
5/5
Relevantnosť v odvetví*
Nadchádzajúce Bootcampy
Blíži sa spustenie kohorty kurzov otvorených dátových vedy. Ak sa chcete dozvedieť viac, vyberte preferovaný dátum a typ kampusu.
Školné a financovanie
Financujte samostatne alebo si vyberte jedného z našich partnerov, ktorý vám najviac vyhovuje.
Financujúci partneri
Preskúmajte našich finančných partnerov a nájdite, ktorý z nich vám vyhovuje na vašej ceste.
Možnosti financovania
Financovanie by nemalo brániť vašim ambíciám. To je dôvod, prečo ponúkame množstvo riešení financovania, aby sme vyhoveli rôznym situáciám.
často kladené otázky
Stále máte otázky?
Ak máte ďalšie otázky, môžete nám poslať e-mail na adresu hello@codelabsacademy.com alebo rezervujte si hovor s jedným z našich špecialistov na vzdelávanie. Radi vám poskytneme ďalšie informácie a odpovieme na vaše konkrétne otázky týkajúce sa bootcampu alebo procesu prihlášky.
Ako použiť
Vieme, že výber pedagóga môže byť náročná úloha. Preto každému z našich potenciálnych účastníkov čo najskôr poskytneme kontakt s človekom a vy s ním budete, kým nezačnete kurz.
Vyberiete si kurz, kampus a rozvrh štúdia s uvedením vašej motivácie študovať u nás.
Stretnutie so špecialistom na vzdelávanie
Objednajte si stretnutie s jedným z našich špecialistov na vzdelávanie, aby ste potvrdili, že sme pre vás tým správnym riešením, a vyriešili akékoľvek otázky alebo obavy, ktoré by ste mohli mať. Tu môžeme hovoriť aj o možnostiach financovania, špeciálnych ponukách a akomkoľvek ubytovaní, ktoré budete potrebovať.
Nástup a príprava na prácu
Keď sa zaregistrujete, spojíme vás s vašimi lektormi kurzu a kolegami z kohorty. Pripravíme tiež nejaké predkurzové štúdium, aby ste sa uistili, že s nami môžete začať pracovať od prvého dňa.
Kontaktujte špecialistu na vzdelávanie
Rýchla otázka pred podaním žiadosti? Zaujalo vás niečo na konkrétnom kurze a chcete sa dozvedieť viac? Dajte nám vedieť. Radi vám pomôžeme.
Prečítajte si najnovšie články na našom blogu
Štatistika práce
V roku 2024 je na celom svete približne 1,7 milióna otvorených technologických pozícií
USA
- Pre USA je odhadovaný počet aktívnych pracovných ponúk v oblasti technológií 438 000 (Zdroj)
- Správa CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 na základe analýzy údajov zhromaždených americkým úradom pre štatistiku práce predpokladá, že od roku 2022 bude technologická pracovná sila rásť dvakrát rýchlejšie ako celková pracovná sila v USA do roku 2032. To znamená približne 350 000 nových technických pracovných miest vytvorených ročne, aby sa splnili potreby výmeny a prispôsobili sa expanzii priemyslu. (Zdroj)
Európe
- Tech Jobs v Európe sa toto číslo zaokrúhľuje na 960 000
- Počet ľudí zamestnaných ako odborníci na informačné a komunikačné technológie (IKT) v Európe vzrástol za posledné dve desaťročia približne o 75 percent, keďže digitálne technológie a služby sa stali dôležitejšou súčasťou európskeho hospodárstva. (Zdroj)
- Od roku 2021 pracuje takmer deväť miliónov ľudí priamo ako IKT odborníci v únii, pričom Nemecko poskytuje viac ako dva milióny týchto odborníkov a Francúzsko 1,25 milióna. Medzi ďalšie významné krajiny v odvetví IKT patria Taliansko, Španielsko, Holandsko, Poľsko a Švédsko. (Zdroj)
- Spomedzi všetkých pracovných ponúk v oblasti technológií 54 % hľadalo kandidátov s 0 až 2-ročnými pracovnými skúsenosťami. Pracovné ponuky boli geograficky značne rozptýlené, s najväčším počtom v Nemecku (639 278), Poľsku (450 391) a Francúzsku (280 681). (Zdroj)
- Správa CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 na základe analýzy údajov zhromaždených americkým úradom pre štatistiku práce predpokladá, že od roku 2022 bude technologická pracovná sila rásť dvakrát rýchlejšie ako celková pracovná sila v USA do roku 2032. To znamená približne 350 000 nových technických pracovných miest vytvorených ročne, aby sa splnili potreby výmeny a prispôsobili sa expanzii priemyslu. (Zdroj)
Európske trendy náboru technológií
Tento graf naznačuje výrazne vyšší dopyt po úlohách vývoja softvéru v porovnaní s inými technickými kategóriami, pričom nasleduje systémová analýza a kybernetická bezpečnosť ako druhá najžiadanejšia kategória.
- 0-2 roky praxe: 35% pracovných ponúk
- 3-10 rokov skúseností: 10% voľných pracovných miest
- 11+ rokov skúseností: 13 % pracovných ponúk
- Nešpecifikované: 42 % voľných pracovných miest
Najväčšou kategóriou je „Nešpecifikované“ so 42 %, čo naznačuje, že mnohé pracovné ponuky výslovne neuvádzajú požadované skúsenosti. Medzi tými, ktorí áno, jasne preferujú pozície na základnej úrovni (0 – 2 roky), ktoré tvoria 35 % voľných miest.
Code Labs Academy © 2024 Všetky práva vyhradené.