Data Science & AI Bootcamp
Lär dig den grundläggande teorin och tillämpningen av Data Science & AI.
Våra instruktörer kommer att coacha dig genom den väsentliga grunden för kunskap och tillämpade färdigheter för att du ska vara på god väg mot en fruktbar karriär inom Data Science & AI.
Heltid: 12 veckor
Deltid: 24 veckor
Varför lära sig datavetenskap och AI?
Vad är Data Science & AI?
Datavetenskap och AI ligger i framkant av innovation, med fokus på att utveckla intelligenta system för att lösa komplexa utmaningar och omvandla data till värdefulla insikter.
Vad kommer du att vinna?
Datavetenskap kombinerar statistisk analys, programmering och domänkunskap för att förstå och förutsäga trender. Genom att etablera en grund inom datavetenskap kan du omvandla data till praktiska insikter som hjälper företag att fatta välgrundade beslut.
Artificiell intelligens, å andra sidan, tillåter datorer att lära sig och fatta beslut genom att efterlikna mänsklig intelligens. Detta leder till fler och fler framsteg inom robotik, självkörande bilar och personliga rekommendationer. Eftersom företag utnyttjar data och AI för att optimera verksamheten, blir experter inom dessa områden viktiga.
Vill du börja en karriär inom detta mycket eftertraktade område?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp gör att du blir en del av framtidens teknik och öppnar upp för spännande karriärvägar inom det blomstrande området.
Vad du kommer att lära dig
Coachar dig genom en särskilt utvald läroplan utformad för att ta dig från "bara nyfiken" till "fullständigt certifierad" inom datavetenskap på så få som 12 veckor (heltid).
Grund
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git och GitHub, linjär algebra, sannolikheter och statistik.
Dataanalys
Dataanalys, databeredning, datavisualisering och datautforskning.
Klassisk maskininlärning
Machine Learning, Supervised and Unsupervised learning, ML-modellförbättring, Naive Bayes, SVM, Random Forests, ML Pipelines and Classification.
Deep Learning
Neurala nätverk (implementering, felsökning och optimering), CNN Architectures, Autoencoder Architecture, Data Augmentation, Tensorflow, Keras och Scikit-Learn.
Naturlig språkbehandling
Textkodning för NLP, Recurrent Neural Networks (RNN), LSTM, Attention Mechanisms, Transformer Model och chatbot building.
Behöver du mer information?
Ladda ner vår kursplan
Kapitel 0: Pre-Work
Datavetenskap har varit en av de mest prestigefyllda karriärerna de senaste åren. Det innebär att hantera data, rengöra den, utvärdera den och utveckla maskininlärningsmodeller för att förutsäga utfall av händelser. I det här kapitlet kommer vi att täcka grunderna för datavetenskap för att göra dig redo att börja din inlärningsresa.
Introduktion till Python
- Python språk och historia
- Grunderna i Python
- Grundläggande datastrukturer i Python
- Klasser Och Objekt
- Moduler och paket
- Ingång/utgång
- Fel och undantag
Miljöer
- Python-miljöer
- Anakonda
- Jupyter anteckningsböcker
SQL och databaser
- Grunderna i SQL
- SQL-frågor
Linjär algebra
- Skalärer Och Vektorer
- Matriser
- Normer
Git och GitHub
- Introduktion till versionskontroll
- Arbetsflöde
- Inspektera förråd
- Ångra ändringar
- Hämta och dra ändringar
- Pushing Changes
Projekt: Kurvanpassning
- Detta projekt handlar om att lösa problemet med 'Kurvanpassning', vilket innebär att hitta den bästa kurvekvationen för att passa en given datamängd. Den guidar dig genom ett exempel på detta problem och är uppdelad i avsnitt, där varje avsnitt kommer att utöva användningen av grundläggande begrepp som OOP, SQL, linjär algebra och det slutliga arbetsflödet för maskininlärning.
Vad du behöver
Du behöver inga tidigare kvalifikationer inom datavetenskap eller programmering för att gå med i vårt bootcamp. Vi antar inga förkunskaper och kommer att guida dig genom grunderna under de första veckorna, för att säkerställa att du bygger en stark grund från grunden. Oavsett om du är ny på fältet eller letar efter ett karriärbyte, är vårt program utformat för att få dig igång snabbt och säkert
Slutprojekt
Det avslutande projektet ger dig chansen att testa dina bootcamp-kunskaper och nyförvärvade färdigheter i en dynamisk, praktisk miljö. Det är en möjlighet att skapa något verkligt, visa upp dina tekniska förmågor och utveckla ett projekt som kommer att vara en viktig del av din professionella portfölj. Det låter dig uttrycka din kreativitet och framhäva hur mycket du har utvecklats under din bootcamp-upplevelse.
Dessutom är slutprojektet utformat för att replikera de utmaningar du kommer att stöta på i ett verkligt tekniskt jobb, vilket gör att du kan visa upp dina färdigheter i att lösa komplexa problem och utrusta dig för förväntningarna på din framtida karriär.
- Problemidentifiering: Välj ett verkligt problem som är relevant för din bransch eller ditt intresseområde. Definiera tydligt projektets omfattning och mål, och belys hur avancerade tekniker för djupinlärning kan förbättra lösningen.
- Datainsamling och förbearbetning: Samla in data från olika källor, rensa och förbearbeta dem för att hantera saknade värden, extremvärden och inkonsekvenser. Se till att data är lämpliga för modeller för djupinlärning, inklusive normalisering och förstärkning vid behov.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Utför datavisualisering och statistisk analys för att identifiera trender, korrelationer, och insikter. Förfina din projektriktning baserat på EDA-resultat, samtidigt som du överväger lämpligheten för djupinlärningsarkitekturer som CNN, RNN eller transformatorer.
- Modellbyggnad och utvärdering: Utveckla och träna modeller för maskininlärning, som innehåller avancerade djupinlärningstekniker såsom Convolutional Neural Networks (CNNs) för bilddata, Recurrent Neural Networks (RNNs) eller LSTMs för tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller för NLP-uppgifter. Utvärdera modellens prestanda med hjälp av mätvärden som noggrannhet, precision, återkallelse eller AUC, och använd hyperparameterjustering för att optimera modeller för djupinlärning.
- Implementering och presentation: Implementera den slutliga modellen med hjälp av webbramverk, API:er eller molnbaserade tjänster, vilket säkerställer skalbarhet för modeller för djupinlärning. Presentera dina resultat, modellprestanda och affärsmässiga eller verkliga effekter för intressenter i en professionell miljö.
Varför lära sig med oss?
- Snabbt tempo.
- Små klassstorlekar.
- 1:1 karriärcoachning individuellt anpassad till dina erfarenheter och mål.
- Fjärr-första lärande, från var som helst i världen.
Gemenskap för lärande
9.9/10
Net Promoter Score* (nettopromotering)
5/5
Lärarnas kunskaper*
5/5
Relevans för branschen*
Kommande Bootcamps
Kohortlanseringar av öppen datavetenskapskurs vi har på gång. Välj önskat datum och campustyp för att lära dig mer.
Undervisning och finansiering
Finansiera självständigt, eller välj en av våra partners som passar dig bäst.
Finansieringspartners
Utforska våra finansieringspartners och hitta vilken som passar dig på din resa.
Finansieringsalternativ
Finansiering bör inte hindra dina ambitioner. Det är därför vi erbjuder en uppsjö av finansieringslösningar för att tillgodose olika situationer.
Vanliga frågor och svar
Har du fortfarande frågor?
Om du har fler frågor kan du maila oss på hello@codelabsacademy.com eller boka ett samtal med en av våra inlärningsspecialister. Vi ger gärna mer information och svarar på alla specifika frågor du har om bootcampen eller ansökningsprocessen.
Hur man ansöker
Vi vet att det kan vara svårt att välja utbildare. Det är därför vi sätter alla våra potentiella deltagare i kontakt med en människa så snart som möjligt, och du kommer att vara med dem tills du börjar din kurs.
Du väljer kurs, campus och schema för studierna och anger din motivation för att studera hos oss.
Möte med utbildningsspecialist
Boka ett möte med en av våra utbildningsspecialister för att bekräfta att vi är rätt för dig och reda ut eventuella frågor eller funderingar. Här kan vi också prata om finansieringsalternativ, specialerbjudanden och eventuella anpassningar som du kan behöva.
Onboarding och förberedande arbete
När du har anmält dig sätter vi dig i kontakt med dina kursinstruktörer och kurskamrater. Vi kommer också att förbereda dig inför kursen för att se till att du kan sätta igång med oss från dag 1.
Kontakta en utbildningsspecialist
En snabb fråga innan du ansöker? Var det något med en viss kurs som fångade din uppmärksamhet och du vill veta mer? Hör av dig till oss. Vi hjälper dig gärna.
Läs de senaste artiklarna på vår blogg
Jobbstatistik
Det finns cirka 1,7 miljoner öppna tekniska positioner över hela världen 2024
USA
- För USA är det uppskattade antalet aktiva tekniska jobbannonser 438 000 (Källa)
- CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , baserad på analys av data som samlats in av US Bureau of Labor Statistics, räknar med att den tekniska arbetsstyrkan kommer att växa dubbelt så snabbt som den totala amerikanska arbetsstyrkan från 2022 till 2032. Detta översätts till ungefär 350 000 nya tekniska jobb som skapas årligen för att möta ersättningsbehov och tillgodose industriexpansion. (Källa)
Europa
- Tech Jobs i Europa, siffran avrundar till 960 000
- Antalet anställda som yrkesverksamma inom informations- och kommunikationsteknik (IKT) i Europa har ökat med cirka 75 procent under de senaste två decennierna, eftersom digital teknik och tjänster har blivit en viktigare del av den europeiska ekonomin (Källa)
- Från och med 2021 arbetar nästan nio miljoner människor direkt som IKT-proffs i facket, där Tyskland tillhandahåller över två miljoner av dessa proffs och Frankrike tillhandahåller 1,25 miljoner. Andra framstående länder för IKT-branschen är Italien, Spanien, Nederländerna, Polen och Sverige. (Källa)
- Bland alla tekniska jobbannonser sökte 54 % kandidater med 0 till 2 års arbetslivserfarenhet. Arbetsannonserna var mycket spridda geografiskt, med flest antal i Tyskland (639 278), Polen (450 391) och Frankrike (280 681). (Källa)
- CompTIA State of the Tech Workforce Report 2024 , baserad på analys av data som samlats in av US Bureau of Labor Statistics, räknar med att den tekniska arbetsstyrkan kommer att växa dubbelt så snabbt som den totala amerikanska arbetsstyrkan från 2022 till 2032. Detta översätts till ungefär 350 000 nya tekniska jobb som skapas årligen för att möta ersättningsbehov och tillgodose industriexpansion. (Källa)
Europeiska teknikanställningstrender
Den här grafen indikerar en betydligt högre efterfrågan på roller för mjukvaruutveckling jämfört med andra tekniska kategorier, med systemanalys och cybersäkerhet som den näst mest efterfrågade kategorin.
- 0-2 års erfarenhet: 35% av lediga jobb
- 3-10 års erfarenhet: 10% av lediga jobb
- 11+ års erfarenhet: 13% av lediga jobb
- Ej specificerat: 42% av lediga jobb
Den största kategorin är "Ej specificerad" med 42 %, vilket tyder på att många jobbannonser inte uttryckligen anger erforderlig erfarenhet. Bland dem som gör det finns det en tydlig preferens för nybörjarpositioner (0-2 år), som utgör 35 % av lediga tjänster.
Code Labs Academy © 2024 Alla rättigheter förbehållna.