Podatkovna znanost & Bootcamp
Naučite se temeljne teorije in uporabe znanosti o podatkih in umetne inteligence.
Naši inštruktorji vas bodo poučili skozi bistvene temelje znanja in uporabnih veščin, da boste na dobri poti do uspešne kariere v podatkovni znanosti in umetni inteligenci.
Polni delovni čas: 12 tednov
Izredni delovni čas: 24 tednov
Zakaj se učiti podatkovne znanosti in umetne inteligence?
Kaj je Data Science & AI?
Podatkovna znanost in umetna inteligenca sta v ospredju inovacij in se osredotočata na razvoj inteligentnih sistemov za reševanje kompleksnih izzivov in pretvorbo podatkov v dragocene vpoglede.
Kaj boste pridobili?
Podatkovna znanost združuje statistično analizo, programiranje in znanje o domeni za razumevanje in napovedovanje trendov. Z vzpostavitvijo temeljev v znanosti o podatkih lahko podatke pretvorite v uporabne vpoglede, ki podjetjem pomagajo sprejemati odločitve na podlagi informacij.
Po drugi strani pa umetna inteligenca omogoča računalnikom učenje in sprejemanje odločitev s posnemanjem človeške inteligence. To vodi k vedno večjemu napredku v robotiki, samovozečih avtomobilih in prilagojenih priporočilih. Ker podjetja izkoriščajo podatke in umetno inteligenco za optimizacijo delovanja, postajajo strokovnjaki na teh področjih bistveni.
Bi radi začeli kariero na tem zelo iskanem področju?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp vam omogoča, da postanete del prihodnosti tehnologije in odpira vznemirljive poklicne poti na uspešnem področju.
Kaj se boste naučili
Usposabljanje po posebej izbranem učnem načrtu, zasnovanem tako, da vas popelje od »samo radovednega« do »popolnoma certificiranega« podatkovne znanosti v samo 12 tednih (polni delovni čas).
Fundacija
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git in GitHub, linearna algebra, verjetnosti in statistika.
Analitika podatkov
Analiza podatkov, priprava podatkov, vizualizacija podatkov in raziskovanje podatkov.
Klasično strojno učenje
Strojno učenje, nadzorovano in nenadzorovano učenje, izboljšava modela ML, naivni Bayes, SVM, naključni gozdovi, cevovodi ML in klasifikacija.
Globoko učenje
Nevronske mreže (implementacija, odpravljanje težav in optimizacija), arhitekture CNN, arhitektura samodejnega kodiranja, povečava podatkov, Tensorflow, Keras in Scikit-Learn.
Obdelava naravnega jezika
Kodiranje besedila za NLP, ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), LSTM, mehanizme pozornosti, model transformatorja in gradnjo chatbota.
Potrebujete več podrobnosti?
Prenesite naš učni načrt
Poglavje 0: Preddelava
Podatkovna znanost je ena najprestižnejših karier v zadnjih letih. Vključuje obdelavo podatkov, njihovo čiščenje, vrednotenje in razvoj modelov strojnega učenja za napovedovanje rezultatov dogodkov. V tem poglavju bomo obravnavali temelje znanosti o podatkih, da boste pripravljeni na začetek vaše učne poti.
Uvod v Python
- Jezik in zgodovina Python
- Osnove Pythona
- Osnovne podatkovne strukture v Pythonu
- Razredi in predmeti
- Moduli in paketi
- Vhod/izhod
- Napake in izjeme
Okolja
- Okolja Python
- Anakonda
- Jupyter Notebooks
SQL in baze podatkov
- Osnove SQL
- Poizvedbe SQL
Linearna algebra
- Skalarji in vektorji
- Matrike
- Norme
Git in GitHub
- Uvod v nadzor različic
- Potek dela
- Pregled repozitorijev
- Razveljavitev sprememb
- Pridobivanje in vlečenje sprememb
- Pritiskanje sprememb
Projekt: Prilagoditev krivulje
- Ta projekt se ukvarja z reševanjem problema 'prilagajanja krivulje', ki vključuje iskanje najboljše enačbe krivulje, ki ustreza danemu nizu podatkov. Vodil vas bo skozi primer te težave in je razdeljen na razdelke, kjer bo vsak razdelek izvajal uporabo temeljnih konceptov, kot so OOP, SQL, linearna algebra in končni potek dela strojnega učenja.
Kaj boste potrebovali
Ne potrebujete predhodnih kvalifikacij iz računalništva ali programiranja, da se pridružite našemu bootcampu. Predvidevamo, da nimamo predznanja in vas bomo v prvih nekaj tednih vodili skozi osnove, s čimer vam bomo zagotovili trdne temelje od začetka. Ne glede na to, ali ste novi na tem področju ali iščete spremembo kariere, je naš program zasnovan tako, da vas hitro in samozavestno uvede
Končni projekt
Končni projekt vam daje priložnost, da svoje znanje in novo pridobljene veščine preizkusite v dinamičnem, praktičnem okolju. To je priložnost, da ustvarite nekaj resničnega, pokažete svoje tehnične sposobnosti in razvijete projekt, ki bo ključni del vašega poklicnega portfelja. Omogoča vam, da izrazite svojo ustvarjalnost in poudarite, koliko ste se razvili skozi izkušnjo bootcampa.
Poleg tega je končni projekt zasnovan tako, da posnema izzive, s katerimi se boste srečali v resničnem tehnološkem delu, kar vam omogoča, da pokažete svoje sposobnosti pri reševanju kompleksnih problemov in vas opremi za pričakovanja vaše prihodnje kariere.
- Identifikacija problema: Izberite problem iz resničnega sveta, ki je pomemben za vašo panogo ali področje zanimanja. Jasno opredelite obseg in cilje projekta ter poudarite, kako bi napredne tehnike poglobljenega učenja lahko izboljšale rešitev.
- Zbiranje in predhodna obdelava podatkov: Zberite podatke iz različnih virov, jih očistite in predhodno obdelajte za obravnava manjkajoče vrednosti, izstopajoče vrednosti in nedoslednosti. Zagotovite, da so podatki primerni za modele poglobljenega učenja, vključno z normalizacijo in razširitvijo, če je potrebno.
- Raziskovalna analiza podatkov (EDA): Izvedite vizualizacijo podatkov in statistično analizo, da prepoznate trende, korelacije, in vpogledi. Izboljšajte usmeritev svojega projekta na podlagi ugotovitev EDA, pri tem pa upoštevajte primernost za arhitekture globokega učenja, kot so CNN, RNN ali transformatorji.
- Gradnja in vrednotenje modela: Razvijte in učite modele strojnega učenja, ki vključuje napredne tehnike globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) za slikovne podatke, ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) ali LSTM za časovne serije ali podatke o zaporedju ali transformatorske modele za naloge NLP. Ocenite uspešnost modela z uporabo meritev, kot so točnost, natančnost, priklic ali AUC, in uporabite nastavitev hiperparametrov za optimizacijo modelov globokega učenja.
- Uvajanje in predstavitev: Razmestite končni model z uporabo spletnih ogrodij, API-ji ali storitve v oblaku, ki zagotavljajo razširljivost za modele globokega učenja. Predstavite svoje ugotovitve, uspešnost modela in poslovni ali resnični vpliv zainteresiranim stranem v profesionalnem okolju.
Zakaj se učiti z nami?
- Hiter tempo.
- Majhne velikosti razredov.
- Karierni coaching 1:1, individualno prilagojen vašim izkušnjam in ciljem.
- Najprej učenje na daljavo, od koder koli na svetu.
Učeča se skupnost
9.9/10
Net Promoter Score*
5/5
Znanje učitelja*
5/5
Pomen za industrijo*
Prihajajoči Bootcampi
Pred nami so kohorte tečajev znanosti o odprtih podatkih. Če želite izvedeti več, izberite želeni datum in vrsto kampusa.
Šolnina in financiranje
Financirajte sami ali pa izberite enega od naših partnerjev, ki vam najbolj ustreza.
Finančni partnerji
Raziščite naše finančne partnerje in poiščite tistega, ki vam ustreza na vaši poti.
Možnosti financiranja
Financiranje ne sme ovirati vaših želja. Zato ponujamo številne finančne rešitve za različne situacije.
Pogosto zastavljena vprašanja
Imate še vprašanja?
Če imate več vprašanj, nam lahko pošljete e-pošto na hello@codelabsacademy.com ali rezervirajte klic z enim od naših strokovnjakov za učenje. Z veseljem vam bomo zagotovili več informacij in odgovorili na vsa vaša specifična vprašanja o bootcampu ali postopku prijave.
Kako se prijaviš
Vemo, da je izbira vzgojitelja lahko zahtevna naloga. Zato vsakega od naših potencialnih udeležencev v najkrajšem možnem času povežemo s človekom, ti pa boš z njim, dokler ne začneš tečaja.
Izbrali boste svoj tečaj, kampus in urnik študija ter navedli svojo motivacijo za študij pri nas.
Srečanje s strokovnjakom za učenje
Rezervirajte sestanek z enim od naših strokovnjakov za učenje, da potrdite, da smo pravi za vas, in odpravite morebitna vprašanja ali pomisleke. Tukaj se lahko pogovarjamo tudi o možnostih financiranja, posebnih ponudbah in namestitvah, ki jih morda potrebujete.
Uvajanje in priprava na delo
Ko se prijavite, vas bomo povezali z inštruktorji tečaja in kolegi iz kohorte. Določili bomo tudi nekaj študija pred tečajem, da zagotovimo, da boste lahko z nami začeli delovati od 1. dne.
Obrnite se na strokovnjaka za učenje
Hitro vprašanje, preden se prijavite? Nekaj o določenem tečaju vam je padlo v oči in želite izvedeti več? Sporočite nam. Z veseljem vam bomo pomagali.
Preberite najnovejše članke na našem blogu
Statistika delovnih mest
Leta 2024 je po vsem svetu približno 1,7 milijona odprtih tehnoloških delovnih mest
ZDA
- Za ZDA je ocenjeno število aktivnih objav delovnih mest v tehnologiji 438.000 (Vir)
- Poročilo CompTIA o stanju tehnične delovne sile 2024 , ki temelji na analizi podatkov, ki jih je zbral ameriški urad za statistiko dela, predvideva, da bo tehnološka delovna sila od leta 2022 rasla dvakrat hitreje kot celotna delovna sila v ZDA do 2032. To pomeni približno 350.000 novih tehnoloških delovnih mest, ustvarjenih letno za izpolnjevanje potreb po zamenjavi in prilagajanje širitvi industrije. (Vir)
Evropi
- Tech Jobs v Evropi se številka zaokroži na 960.000
- Število ljudi, zaposlenih kot strokovnjaki za informacijsko in komunikacijsko tehnologijo (IKT) v Evropi se je v zadnjih dveh desetletjih povečalo za približno 75 odstotkov, saj so digitalne tehnologije in storitve postale pomembnejši del evropskega gospodarstva. (Vir)
- Od leta 2021 skoraj devet milijonov ljudi neposredno dela kot strokovnjaki za IKT v uniji, pri čemer Nemčija zagotavlja več kot dva milijona teh strokovnjakov, Francija pa 1,25 milijona. Druge pomembne države za industrijo IKT so Italija, Španija, Nizozemska, Poljska in Švedska. (Vir)
- Med vsemi objavami delovnih mest v tehniki je 54 % iskalo kandidate z 0 do 2 leti delovnih izkušenj. Objave za delo so bile geografsko zelo razpršene, največ jih je bilo v Nemčiji (639.278), na Poljskem (450.391) in v Franciji (280.681). (Vir)
- Poročilo CompTIA o stanju tehnične delovne sile 2024 , ki temelji na analizi podatkov, ki jih je zbral ameriški urad za statistiko dela, predvideva, da bo tehnološka delovna sila od leta 2022 rasla dvakrat hitreje kot celotna delovna sila v ZDA do 2032. To pomeni približno 350.000 novih tehnoloških delovnih mest, ustvarjenih letno za izpolnjevanje potreb po zamenjavi in prilagajanje širitvi industrije. (Vir)
Evropski trendi zaposlovanja tehnikov
Ta graf kaže bistveno večje povpraševanje po vlogah razvijalca programske opreme v primerjavi z drugimi tehnološkimi kategorijami, pri čemer sledita sistemska analiza in kibernetska varnost kot druga najbolj iskana kategorija.
- 0-2 leti izkušenj: 35 % prostih delovnih mest
- 3-10 let izkušenj: 10% prostih delovnih mest
- 11+ let izkušenj: 13 % odprtih delovnih mest
- Ni določeno: 42 % prostih delovnih mest
Največja kategorija je "Ni določeno" z 42 %, kar kaže na to, da številne objave delovnih mest ne navajajo izrecno zahtevanih izkušenj. Med tistimi, ki to počnejo, je jasna prednost začetnim delovnim mestom (0-2 leti), ki predstavljajo 35 % odprtih delovnih mest.
Code Labs Academy © 2024 Vse pravice pridržane.