Data Science & AI Bootcamp

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.

• 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.