Data Science & AI Bootcamp

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.

• 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.