วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ค่ายฝึกใน Clarksville

ลงทะเบียนเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์และ AI ที่นำโดยผู้เชี่ยวชาญของเราใน Clarksville!

ออนไลน์

เต็มเวลา: 12 สัปดาห์

นอกเวลา: 24 สัปดาห์

ทำไมต้องเรียนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI

Data Science & AI คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI อยู่ในระดับแนวหน้าของนวัตกรรม โดยมุ่งเน้นที่การพัฒนาระบบอัจฉริยะเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อนและเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า

คุณจะได้อะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลผสมผสานการวิเคราะห์ทางสถิติ การเขียนโปรแกรม และความรู้ในขอบเขตเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์แนวโน้ม ด้วยการสร้างรากฐานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตัดสินใจโดยการเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ สิ่งนี้นำไปสู่ความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ และคำแนะนำเฉพาะบุคคลมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ผู้เชี่ยวชาญในสาขาเหล่านี้จึงมีความสำคัญ

คุณต้องการที่จะเริ่มต้นอาชีพในสาขาที่เป็นที่ต้องการอย่างมากนี้หรือไม่?

หลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Code Labs Academy ทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของอนาคตของเทคโนโลยีและเปิดเส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นในสาขาที่เจริญรุ่งเรือง

หลักสูตรฝึกอบรม วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เชิงปฏิรูปเพื่อการเติบโตทางอาชีพ

เริ่มต้นโปรแกรม 500 ชั่วโมงเพื่อจุดประกายอาชีพ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ของคุณ

สัมผัสประสบการณ์การเดินทางที่เปลี่ยนแปลงอาชีพด้วย วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI Bootcamp ที่ครอบคลุมของเรา โปรแกรมเข้มข้น 500 ชั่วโมงนี้ รวมถึงหน่วยเตรียมความพร้อมเพื่อให้แน่ใจว่าการเริ่มต้นเชิงบวก ได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อขับเคลื่อนอาชีพของคุณใน วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ไปข้างหน้า ฝึกฝนทักษะที่จำเป็นและรับความเชี่ยวชาญอันล้ำค่าเพื่อการเติบโตในภูมิทัศน์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ยกระดับโอกาสในการทำงานของคุณและดำดิ่งสู่โลกแห่งไดนามิกของ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ด้วยโปรแกรมที่ดื่มด่ำของเรา

500 ชม
งานนอกเวลา | เต็มเวลา
3-6 เดือน
ชั้นเรียนสด
ออนไลน์

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

สิ่งที่คุณต้องการ

คุณไม่จำเป็นต้องมีวุฒิการศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือการเขียนโปรแกรมมาก่อนจึงจะเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มของเราได้ เราไม่ถือว่ามีความรู้ใดๆ มาก่อน และจะแนะนำคุณตลอดเนื้อหาพื้นฐานในช่วงสองสามสัปดาห์แรก เพื่อให้มั่นใจว่าคุณสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งตั้งแต่ต้นจนจบ ไม่ว่าคุณจะยังใหม่กับสาขานี้หรือกำลังมองหาการเปลี่ยนแปลงอาชีพ โปรแกรมของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อให้คุณก้าวทันอย่างรวดเร็วและมั่นใจ

โครงการสุดท้าย

โปรเจ็กต์สุดท้ายเปิดโอกาสให้คุณนำความรู้หลักสูตรติวเข้มและทักษะที่ได้รับมาทดสอบในสภาพแวดล้อมที่ไดนามิกและลงมือปฏิบัติจริง เป็นโอกาสในการสร้างสิ่งที่เป็นจริง แสดงความสามารถทางเทคนิคของคุณ และพัฒนาโครงการที่จะเป็นส่วนสำคัญของแฟ้มผลงานระดับมืออาชีพของคุณ ช่วยให้คุณสามารถแสดงความคิดสร้างสรรค์และเน้นย้ำว่าคุณพัฒนาไปมากเพียงใดตลอดประสบการณ์การฝึกปฏิบัติ

นอกจากนี้ โปรเจ็กต์สุดท้ายยังได้รับการออกแบบเพื่อจำลองความท้าทายที่คุณจะพบในงานด้านเทคโนโลยีจริง ช่วยให้คุณสามารถแสดงทักษะในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน และเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับความคาดหวังในอาชีพการงานในอนาคต

  • การระบุปัญหา: เลือกปัญหาในชีวิตจริงที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหรือสาขาที่คุณสนใจ กำหนดขอบเขตและวัตถุประสงค์ของโครงการอย่างชัดเจน โดยเน้นว่าเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงสามารถปรับปรุงโซลูชันได้อย่างไร
  • การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ ทำความสะอาด และประมวลผลล่วงหน้าเพื่อ จัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นเหมาะสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงการทำให้เป็นมาตรฐานและการเพิ่มหากจำเป็น
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): ทำการแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุแนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึก ปรับแต่งทิศทางของโปรเจ็กต์ตามการค้นพบของ EDA ในขณะเดียวกันก็พิจารณาความเหมาะสมสำหรับสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น CNN, RNN หรือหม้อแปลงไฟฟ้า
  • การสร้างโมเดลและการประเมิน: พัฒนาและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยผสมผสานเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับข้อมูลรูปภาพ, Recurrent Neural Networks (RNN) หรือ LSTM สำหรับอนุกรมเวลาหรือข้อมูลลำดับ หรือโมเดลหม้อแปลงสำหรับงาน NLP ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริก เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือ AUC และใช้การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
  • การปรับใช้และการนำเสนอ: ปรับใช้โมเดลขั้นสุดท้ายโดยใช้เฟรมเวิร์กเว็บ, API หรือบริการบนคลาวด์ ช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก นำเสนอข้อค้นพบ ประสิทธิภาพของแบบจำลอง และผลกระทบทางธุรกิจหรือในโลกแห่งความเป็นจริงแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในสภาพแวดล้อมแบบมืออาชีพ

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*

ค้นพบโซลูชันทางการเงินที่ปรับให้เหมาะกับการเดินทางของคุณ

การเข้าถึงหลักสูตรติวเข้มของเราไม่ควรถูกขัดขวางด้วยการเงิน เรากำลังสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงตัวเลือกการชำระเงินและการระดมทุนเพื่อความสะดวกของคุณ

สำรวจทางเลือกทางการเงินที่หลากหลายซึ่งออกแบบมาเพื่อให้เหมาะกับความต้องการของคุณ เรามุ่งมั่นที่จะทำลายอุปสรรคทางการเงิน เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีอะไรมาขวางกั้นระหว่างคุณกับหลักสูตรติวเข้มที่เปลี่ยนแปลงได้ของเรา ความพยายามอย่างต่อเนื่องของเรามุ่งหวังที่จะลดความซับซ้อนของกระบวนการชำระเงิน ทำให้ง่ายต่อการจัดหาเงินทุนสำหรับแรงบันดาลใจด้านการศึกษาของคุณ

ปลดล็อกโซลูชันทางการเงินที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ สำรวจตัวเลือกที่หลากหลายของเราและเริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ของคุณได้อย่างง่ายดาย อย่าปล่อยให้ข้อจำกัดทางการเงินขัดขวางคุณจากการตระหนักถึงศักยภาพของตนเอง ค้นหาตัวเลือกทางการเงินในอุดมคติของคุณเลยวันนี้


กำลังมองหาผู้มีความสามารถด้านเทคนิคสำหรับองค์กรของคุณหรือไม่?

ยกระดับทีมของคุณด้วยการฝึกอบรมระดับองค์กรของ Code Labs Academy หรือจ้างศิษย์เก่าด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI การออกแบบ UX/UI และการพัฒนาเว็บที่มีทักษะของเราเลยวันนี้

ปลดล็อกศักยภาพของพนักงานของคุณด้วยโปรแกรมการฝึกอบรมองค์กรที่ปรับแต่งโดยเฉพาะของ Code Labs Academy เซสชันที่นำโดยผู้เชี่ยวชาญของเราช่วยให้ทีมของคุณมีทักษะด้านเทคโนโลยีที่ล้ำหน้า เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและนวัตกรรมภายในองค์กรของคุณ

หรือใช้ประโยชน์จากกลุ่มศิษย์เก่าด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ข้อมูล การออกแบบ UX/UI และการพัฒนาเว็บที่ประสบความสำเร็จ ผู้สำเร็จการศึกษาของเรามีความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมล่าสุด พร้อมที่จะมีส่วนร่วมในโครงการของคุณและขับเคลื่อนความสำเร็จให้กับองค์กรของคุณ เสริมศักยภาพองค์กรของคุณด้วยความชำนาญด้านเทคโนโลยีระดับแนวหน้าผ่านการฝึกอบรมองค์กรของ Code Labs Academy หรือโดย การจ้างศิษย์เก่าที่เชี่ยวชาญของเรา

ติดต่อวันนี้เพื่อเปลี่ยนแปลงทีมของคุณและขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้า

Bootcamps ที่กำลังจะมีขึ้น

การเปิดตัวหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเปิดที่เรากำลังจะจัดขึ้น เลือกวันที่และประเภทวิทยาเขตที่คุณต้องการเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม

คำถามที่พบบ่อย

Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI คืออะไร
Bootcamp นานแค่ไหน?
ฉันจำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน Data Science และ AI มาก่อนหรือไม่?
ฉันต้องใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์อะไรบ้าง
Bootcamp ดำเนินไปเองหรือดำเนินอยู่จริง?
ฉันควรเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้มในแต่ละสัปดาห์นานเท่าใด
Bootcamp ราคาเท่าไหร่คะ?
ฉันจะได้รับใบรับรองเมื่อสิ้นสุดหลักสูตรติวเข้มหรือไม่
มีงานสนับสนุนหลัง bootcamp หรือไม่?
หลังจากจบหลักสูตรติวเข้มแล้ว ฉันจะได้งานประเภทใดบ้าง?
ฉันสามารถพูดคุยกับใครได้บ้างหากฉันมีคำถามเพิ่มเติม?

ยังมีคำถามอยู่ใช่ไหม?

หากคุณมีคำถามเพิ่มเติม โปรดส่งอีเมลถึงเราได้ที่ hello@codelabsacademy.com หรือ จองการโทรกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเรา เรายินดีที่จะให้ข้อมูลเพิ่มเติมและตอบคำถามเฉพาะใดๆ ที่คุณมีเกี่ยวกับหลักสูตรติวเข้มหรือขั้นตอนการสมัคร

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)

Code Labs Academy © 2024 สงวนลิขสิทธิ์.