Data Science & AI Bootcamp
Učite se Data Science & AI na daljavo s Python, SQL in ML v 12 ali 24 tednih. Zgradite modele za računalniški vid in NLP ter osvojite celoten delovni tok (priprava podatkov, učenje modelov, evalvacija in uvajanje v produkcijo). Urnik je usklajen s CET/CEST — primerno tudi za udeležence v Sloveniji.
Kaj se boste naučili
Mentorji vas vodijo skozi skrbno pripravljen kurikulum, ki vas v 12 tednih (polni čas) ali 24 tednih (ob delu) popelje od »radoveden/na« do praktičnega razumevanja Data Science & AI — z jasnim fokusom na projekte in uporabo v praksi.
Osnove
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git in GitHub, linearna algebra, verjetnost in statistika.
Analitika podatkov
Analiza podatkov, priprava podatkov, vizualizacija podatkov in raziskovanje podatkov.
Klasično strojno učenje
Strojno učenje, nadzorovano in nenadzorovano učenje, izboljševanje modelov, Naive Bayes, SVM, Random Forest, ML pipelines in klasifikacija.
Globoko učenje
Nevronske mreže (implementacija, odpravljanje težav in optimizacija), CNN arhitekture, autoencoder arhitektura, augmentacija podatkov, TensorFlow, Keras in Scikit-Learn.
Obdelava naravnega jezika (NLP)
Kodiranje besedila za NLP, rekurentne nevronske mreže (RNN), LSTM, mehanizmi pozornosti, transformer modeli in gradnja chatbota.
Poglavje 0: Predpriprava
Data Science & AI je v zadnjih letih med najbolj iskanimi področji. Vključuje delo s podatki: zbiranje, čiščenje, analizo, ter razvoj modelov strojnega učenja za napovedovanje in odločanje. V tem poglavju pokrijemo temelje, da boste pripravljeni na začetek učne poti.
Uvod v Python
- Jezik Python in zgodovina
- Osnove Pythona
- Temeljne podatkovne strukture v Pythonu
- Razredi in objekti
- Moduli in paketi
- Vhod/izhod
- Napake in izjeme
Okolja
- Python okolja
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL in podatkovne baze
- Osnove SQL
- SQL poizvedbe
Linearna algebra
- Skalarji in vektorji
- Matrike
- Norme
Git in GitHub
- Uvod v nadzor različic
- Potek dela
- Pregled repozitorijev
- Razveljavitev sprememb
- Pridobivanje in združevanje sprememb (fetch/pull)
- Pošiljanje sprememb (push)
Projekt: približevanje krivulje (Curve Fitting)
- Projekt se ukvarja s problemom »curve fitting«, kjer poiščemo najboljšo enačbo krivulje za podani nabor podatkov. Vodil vas bo skozi primer in je razdeljen na dele, kjer vadite temeljne koncepte, kot so OOP, SQL, linearna algebra, ter celoten ML delovni tok.
Urnik učenja
Od ponedeljka do petka, 09:30–15:30 (CET/CEST)
Predavanje
09:30 - 11:00
Predavanje
11:30 - 13:00
Praktično delo
14:00 - 15:30
Naša metodologija
Spletno učenje v živo
- Pri CLA nadgradite učno izkušnjo z interaktivnimi spletnimi predavanji v živo, kjer ste v neposrednem stiku z mentorji in skupino v realnem času. To spodbuja sodelovanje, hitro povratno informacijo in bolj stabilen napredek.
Samostojno učenje
- Delni čas: 9 ur učenja v živo, 11 ur samostojnega dela, skupaj 20 ur na teden
- Polni čas: 22,5 ur učenja v živo, 17,5 ur samostojnega dela, skupaj 40 ur na teden
Metoda obrnjene učilnice (Flipped Classroom)
- Izkoristite dinamičen pristop učenja: del teorije osvojite vnaprej, srečanja v živo pa so namenjena razpravi, reševanju problemov in uporabi znanja v praksi.
Vodena praksa
- Učenje je aktivno: veliko vaj, laboratorijev, dela na projektih in gradnje portfelja. Naš cilj je, da znanje ne ostane abstraktno, ampak ga znate uporabiti v realnih scenarijih.
Raje se učiš v svojem tempu?
Uči se z našim on‑demand tečajem Data Science & AI v svojem tempu in s popolno fleksibilnostjo. Obvladaj, kako surove podatke spremeniti v močne vpoglede, trenirati pametne modele in graditi resnične AI aplikacije — ter zaključi pripravljen/a za zagon kariere v svetu inovacij, ki temeljijo na podatkih.
Kaj boste potrebovali
Za udeležbo ne potrebujete formalnih predhodnih kvalifikacij, koristno pa je, da imate osnovno računalniško pismenost in vsaj osnovno razumevanje programiranja/algoritmov, da lažje sledite tempu. Program je namenjen tako začetnikom kot tudi tistim, ki želite nadgraditi podatkovne in AI veščine za delo ali projekte. Urnik je po CET/CEST in je praktičen tudi za Slovenijo.
- Prenosnik ali računalnik: Zanesljiv prenosnik ali namizni računalnik z dovolj procesorske moči za poganjanje potrebnih programov.
- Stabilna internetna povezava: Zanesljiv dostop do interneta za učenje v živo, laboratorije in naloge.
- Osnovna računalniška pismenost: Sposobnost uporabe operacijskega sistema, pisarniških orodij in spletnega brskalnika.
- Osnovno znanje algoritmov in programiranja: Osnovno poznavanje programerskih konceptov, da boste lažje sledili vsebini.
- Znanje angleščine: Raven B1 in sposobnost razumevanja tehničnih gradiv ter učinkovite komunikacije, saj program poteka v angleščini.
- Zavezanost učenju: Proaktiven odnos do učenja in vaje, posebej v predpripravljalnem delu, da zgradite trden temelj za nadaljevanje.
Career Services Center
Delavnice za profesionalni razvoj
Kratke delavnice in »taster« srečanja za vas in širšo skupnost. Preizkusite, kaj ponuja naš Career Center, spoznajte kariernega svetovalca in pridite po hitro povratno informacijo (npr. zadnji popravki CV-ja ali portfelja).
Osebno karierno svetovanje (1:1)
Strukturirana srečanja, kjer opredelimo vaše cilje in oblikujemo jasen načrt: katere veščine želite razviti, kako jih predstaviti in kako narediti naslednje korake (Career Action Planning).
Simulirani razgovori (mock interviews)
Vaja najpogostejših vedenjskih in situacijskih vprašanj: kako pokazati, kaj delodajalci iščejo, kako izpostaviti svoje prednosti, kako pristopiti k pogovorom o plači in kako razmišljati v primerih iz prakse.
Pregled CV-ja in motivacijskega pisma
Dobili boste konkretne, personalizirane predloge za CV in/ali motivacijsko pismo — tako, da lažje pritegnete pozornost rekruterjev in jasno pokažete praktične rezultate (projekti, portfelj, merljivi dosežki).
Pregled priložnosti: delo in prakse
Novejše priložnosti, ki jih izbere naša ekipa, in so prilagojene začetnim ali junior nivojem. Če ste v Sloveniji, vam pomagamo tudi razumeti, kako svoje izkušnje predstaviti lokalnim podjetjem in mednarodnim ekipam.
Dostop do kariernih gradiv na platformi
Dostop do kariernih materialov, nalog in virov o tech industriji na naši učni platformi — uporabno tudi po koncu bootcampa, ko želite znanje osvežiti ali nadgraditi.
Profesionalno vodenje in networking dogodki
Srečajte se s tech strokovnjaki, pridobite nasvete iz prakse in se povezujte z drugimi udeleženci na Career Chat dogodkih. Poudarek je na realnih izkušnjah in vprašanjih, ki jih imate pri svojem naslednjem koraku.
Alumni mreženje
Ostanite povezani s sošolci in alumni skupnostjo. Delite zanimive vsebine, odprite razprave, izmenjujte priporočila in delite priložnosti, ki bi lahko zanimale druge člane skupnosti.
Zakaj izbrati Code Labs Academy?
1-na-1 karierno mentorstvo
Osebna podpora kariernih strokovnjakov: osvežitev CV-ja in LinkedIn profila, simulacije intervjujev ter strategija iskanja zaposlitve v tehnološkem sektorju.
Projekti pripravljeni za portfelj
Zaključi z GitHub portfeljem realnih projektov—nastalih pri pouku in izpiljenih z mentorjevim feedbackom.
Industrijsko usmerjen kurikulum
Kurikulum se posodablja vsako četrtletje, da sledi povpraševanju na področjih AI, kibernetske varnosti in spletnega razvoja.
Priznano potrdilo
Pokaži AZAV-akreditirano potrdilo Code Labs Academy na LinkedInu, v CV-ju in pri vlogah za vizum.