บูทแคมป์วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI

เรียนรู้ทฤษฎีพื้นฐานและการประยุกต์ Data Science & AI

อาจารย์ของเราจะฝึกสอนคุณผ่านพื้นฐานที่จำเป็นของความรู้และทักษะที่ประยุกต์ใช้เพื่อให้คุณก้าวไปสู่อาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้าน Data Science & AI

ออนไลน์

เต็มเวลา: 12 สัปดาห์

นอกเวลา: 24 สัปดาห์

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

ฝึกสอนคุณผ่านหลักสูตรที่ได้รับการดูแลเป็นพิเศษซึ่งออกแบบมาเพื่อนำคุณจาก 'แค่อยากรู้อยากเห็น' ไปสู่ ​​'ได้รับการรับรองอย่างเต็มที่' ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเวลาเพียง 12 สัปดาห์ (เต็มเวลา)

พื้นฐาน

SQL, Python, Jupyter Notebook, Git และ GitHub, พีชคณิตเชิงเส้น, ความน่าจะเป็นและสถิติ

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการสำรวจข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องแบบคลาสสิก

การเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล, การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML, Naive Bayes, SVM, ฟอเรสต์สุ่ม, ไปป์ไลน์ ML และการจำแนกประเภท

การเรียนรู้เชิงลึก

โครงข่ายประสาทเทียม (การนำไปใช้งาน การแก้ไขปัญหา และการเพิ่มประสิทธิภาพ), สถาปัตยกรรม CNN, สถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ, การเพิ่มข้อมูล, เทนเซอร์โฟลว์, Keras และ Scikit-Learn

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

การเข้ารหัสข้อความสำหรับ NLP, โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN), LSTM, กลไกการเตือน, โมเดลหม้อแปลง และการสร้างแชทบอท

ต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม?

ดาวน์โหลดหลักสูตรของเรา

วิทยาศาสตร์ข้อมูลถือเป็นอาชีพที่มีชื่อเสียงที่สุดงานหนึ่งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล ทำความสะอาด ประเมิน และพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายผลลัพธ์ของเหตุการณ์ ในบทนี้ เราจะพูดถึงพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้

รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหลาม

  • ภาษาไพธอนและประวัติศาสตร์
  • พื้นฐานของหลาม
  • โครงสร้างข้อมูลพื้นฐานใน Python
  • คลาสและออบเจ็กต์
  • โมดูลและแพ็คเกจ
  • อินพุต/เอาท์พุต
  • ข้อผิดพลาดและข้อยกเว้น

สภาพแวดล้อม

  • สภาพแวดล้อมหลาม
  • อนาคอนด้า
  • โน๊ตบุ๊ค Jupyter

SQL และฐานข้อมูล

  • พื้นฐาน SQL
  • แบบสอบถาม SQL

พีชคณิตเชิงเส้น

  • สเกลาร์และเวกเตอร์
  • เมทริกซ์
  • บรรทัดฐาน

Git และ GitHub

  • ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการควบคุมเวอร์ชัน
  • ขั้นตอนการทำงาน
  • การตรวจสอบที่เก็บข้อมูล
  • การยกเลิกการเปลี่ยนแปลง
  • การดึงและดึงการเปลี่ยนแปลง
  • ผลักดันการเปลี่ยนแปลง

โครงการ: การติดตั้งเส้นโค้ง

  • โปรเจ็กต์นี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับการแก้ปัญหา 'การปรับเส้นโค้ง' ซึ่งเกี่ยวข้องกับการค้นหาสมการเส้นโค้งที่ดีที่สุดเพื่อให้พอดีกับชุดข้อมูลที่กำหนด โดยจะแนะนำคุณผ่านตัวอย่างของปัญหานี้และแบ่งออกเป็นส่วนต่างๆ โดยแต่ละส่วนจะฝึกการใช้แนวคิดพื้นฐาน เช่น OOP, SQL, พีชคณิตเชิงเส้น และเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้ของเครื่องขั้นสุดท้าย

สถิติงาน

มีตำแหน่งงานด้านเทคโนโลยีที่เปิดกว้างประมาณ 1.7 ล้าน ตำแหน่งทั่วโลกในปี 2024

ประเทศสหรัฐอเมริกา

  • สำหรับสหรัฐอเมริกา จำนวนประกาศรับสมัครงานด้านเทคโนโลยีที่กำลังดำเนินอยู่โดยประมาณคือ 438,000 ตำแหน่ง (แหล่งที่มา)
  • รายงานสถานะ CompTIA ของ Tech Workforce ปี 2024 ซึ่งอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา คาดการณ์ว่าจำนวนพนักงานด้านเทคโนโลยีจะเติบโตเร็วเป็นสองเท่าของจำนวนพนักงานโดยรวมของสหรัฐอเมริกาในปี 2022 จนถึงปี 2032 ซึ่งแปลว่ามีงานด้านเทคโนโลยีใหม่ๆ ประมาณ 350,000 ตำแหน่งต่อปี เพื่อตอบสนองความต้องการทดแทนและรองรับการขยายตัวของอุตสาหกรรม (แหล่งที่มา)

ยุโรป

  • งานด้านเทคโนโลยีในยุโรป ปัดเศษอยู่ที่ 960,000 ตำแหน่ง
  • จำนวนคนที่ได้รับการว่าจ้างเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) ในยุโรปเพิ่มขึ้นประมาณร้อยละ 75 ในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา เนื่องจากเทคโนโลยีและบริการดิจิทัลกลายเป็นส่วนสำคัญของเศรษฐกิจยุโรปมากขึ้น (แหล่งที่มา)
  • ในปี 2021 ผู้คนเกือบเก้าล้านคนทำงานโดยตรงในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้าน ICT ในสหภาพ โดยเยอรมนีจัดหาผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้มากกว่าสองล้านคน และฝรั่งเศสจัดหาผู้เชี่ยวชาญ 1.25 ล้านคน ประเทศที่โดดเด่นอื่นๆ สำหรับอุตสาหกรรม ICT ได้แก่ อิตาลี สเปน เนเธอร์แลนด์ โปแลนด์ และสวีเดน (แหล่งที่มา)
  • ในบรรดาประกาศรับสมัครงานด้านเทคโนโลยีทั้งหมด 54% ค้นหาผู้สมัครที่มีประสบการณ์การทำงาน 0 ถึง 2 ปี ประกาศรับสมัครงานกระจัดกระจายตามพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ โดยมีจำนวนมากที่สุดในเยอรมนี (639,278) โปแลนด์ (450,391) และฝรั่งเศส (280,681) (แหล่งที่มา)
  • รายงานสถานะ CompTIA ของ Tech Workforce ปี 2024 ซึ่งอิงจากการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยสำนักงานสถิติแรงงานแห่งสหรัฐอเมริกา คาดการณ์ว่าจำนวนพนักงานด้านเทคโนโลยีจะเติบโตเร็วเป็นสองเท่าของจำนวนพนักงานโดยรวมของสหรัฐอเมริกาในปี 2022 จนถึงปี 2032 ซึ่งแปลว่ามีงานด้านเทคโนโลยีใหม่ๆ ประมาณ 350,000 ตำแหน่งต่อปี เพื่อตอบสนองความต้องการทดแทนและรองรับการขยายตัวของอุตสาหกรรม (แหล่งที่มา)

แนวโน้มการจ้างงานด้านเทคนิคของยุโรป

กราฟนี้บ่งชี้ถึงความต้องการบทบาทการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับหมวดหมู่เทคโนโลยีอื่นๆ โดยมีการวิเคราะห์ระบบและความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นหมวดหมู่ที่มีความต้องการมากที่สุดเป็นอันดับสอง

  • ประสบการณ์ 0-2 ปี: 35% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ประสบการณ์ 3-10 ปี: 10% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ประสบการณ์ 11 ปีขึ้นไป: 13% ของตำแหน่งงานว่าง
  • ไม่ระบุ: 42% ของตำแหน่งงานที่เปิดรับ

หมวดหมู่ที่ใหญ่ที่สุดคือ "ไม่ระบุ" ที่ 42% ซึ่งบ่งบอกว่าประกาศรับสมัครงานจำนวนมากไม่ได้ระบุประสบการณ์ที่จำเป็นอย่างชัดเจน ในบรรดาตำแหน่งที่เป็นเช่นนั้น มีความต้องการที่ชัดเจนสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้น (0-2 ปี) ซึ่งคิดเป็น 35% ของตำแหน่งที่เปิดรับ

ทำไมต้องเรียนกับเรา?

  • ก้าวอย่างรวดเร็ว
  • ขนาดชั้นเรียนขนาดเล็ก
  • การฝึกสอนอาชีพแบบ 1:1 จัดให้ตามประสบการณ์และเป้าหมายของคุณเป็นรายบุคคล
  • การเรียนรู้จากระยะไกลก่อนจากทุกที่ในโลก
Code Labs Academy Services

ชุมชนแห่งการเรียนรู้

Workeer

9.9/10

คะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ*

Workeer

5/5

ความรู้ของครู*

Workeer

5/5

ความเกี่ยวข้องของอุตสาหกรรม*

ขออภัย ขณะนี้เราไม่มีพื้นที่เปิดโล่งในเซสชันใดๆ ของเรา

คุณสามารถ ลงทะเบียนความสนใจของคุณ เพื่อเป็นคนแรกที่จะรู้ว่าพื้นที่จะเปิดอีกครั้งเมื่อใด หรือดู หน้ากิจกรรมฟรีสำหรับเซสชันชิมแบบครั้งเดียว

ค่าเล่าเรียนและเงินทุน

จัดการเงินอย่างอิสระ หรือเลือกหนึ่งในพันธมิตรของเราที่เหมาะกับคุณที่สุด

FAQ section career background pattern

คำถามที่พบบ่อย

กระบวนการรับสมัครเป็นอย่างไร?
CLA สอนใครจากที่ไหนก็ได้จริงหรือ?
ทางเลือกในการระดมทุนของฉันมีอะไรบ้าง?

บริการด้านอาชีพ

ทุ่มเทและมุ่งความสนใจไปที่คุณ เราช่วยให้คุณเข้าใจ ใช้ประโยชน์ และแสดงทักษะใหม่อันทรงพลังของคุณผ่านการทบทวนเรซูเม่ การฝึกสัมภาษณ์ และการอภิปรายในอุตสาหกรรม

วิธีการสมัคร

เรารู้ว่าการเลือกนักการศึกษาอาจเป็นงานที่น่ากังวล นั่นเป็นเหตุผลที่เราให้ผู้ที่มีโอกาสเข้าร่วมของเราทุกคนติดต่อกับมนุษย์โดยเร็วที่สุด และคุณจะอยู่กับพวกเขาจนกว่าคุณจะเริ่มหลักสูตร

1

ส่งใบสมัครของคุณ

คุณจะเลือกหลักสูตร วิทยาเขต และตารางเรียน โดยระบุแรงจูงใจในการเรียนกับเรา

2

พบกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้

จองการประชุมกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเราเพื่อยืนยันว่าเราเหมาะสมสำหรับคุณ และตอบคำถามหรือข้อกังวลใดๆ ที่คุณอาจมี ที่นี่เรายังสามารถพูดคุยเกี่ยวกับตัวเลือกทางการเงิน ข้อเสนอพิเศษ และที่พักใดๆ ที่คุณอาจต้องการ

3

การเตรียมความพร้อมและก่อนการทำงาน

เมื่อคุณสมัครแล้ว เราจะติดต่อคุณกับผู้สอนหลักสูตรและเพื่อนร่วมรุ่นของคุณ นอกจากนี้เรายังจะจัดการศึกษาก่อนหลักสูตรเพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถเริ่มต้นกับเราได้ตั้งแต่วันที่ 1

ติดต่อผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้

คำถามด่วนก่อนสมัคร? มีบางอย่างเกี่ยวกับหลักสูตรหนึ่งที่ดึงดูดสายตาคุณและต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมหรือไม่? แจ้งให้เราทราบ เรายินดีที่จะช่วยเหลือ

Code Labs Academy © 2024 สงวนลิขสิทธิ์.