Veri Bilimi ve Yapay Zeka Eğitim Kampı
Veri Bilimi ve Yapay Zekanın temel teorisini ve uygulamasını öğrenin.
Eğitmenlerimiz, Veri Bilimi ve Yapay Zeka alanında verimli bir kariyere doğru ilerlemenizi sağlayacak temel bilgi ve uygulamalı beceriler konusunda size koçluk yapacaktır.
Tam Zamanlı: 12 hafta
Yarı Zamanlı: 24 Hafta
Neden Veri Bilimi ve Yapay Zekayı Öğrenmelisiniz?
Veri Bilimi ve Yapay Zeka Nedir?
Veri bilimi ve yapay zeka, karmaşık zorlukları çözmek ve verileri değerli içgörülere dönüştürmek için akıllı sistemler geliştirmeye odaklanarak inovasyonun ön saflarında yer alıyor.
Ne kazanacaksınız?
Veri bilimi, eğilimleri anlamak ve tahmin etmek için istatistiksel analiz, programlama ve alan bilgisini birleştirir. Veri biliminde bir temel oluşturarak verileri, işletmelerin bilinçli kararlar almasına yardımcı olacak eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürebilirsiniz.
Yapay zeka ise bilgisayarların insan zekasını taklit ederek öğrenmesini ve karar vermesini sağlıyor. Bu durum robot biliminde, sürücüsüz arabalarda ve kişiselleştirilmiş önerilerde giderek daha fazla ilerlemeye yol açıyor. İşletmeler operasyonlarını optimize etmek için verilerden ve yapay zekadan yararlandıkça, bu alanlardaki uzmanlar hayati önem taşıyor.
Bu çok aranan alanda kariyere başlamak ister misiniz?
Code Labs Academy Veri Bilimi Eğitim Kampı, teknolojinin geleceğinin bir parçası olmanızı sağlar ve gelişen alanda heyecan verici kariyer yollarının önünü açar.
Ne Öğreneceksiniz
Sizi veri biliminde "sadece meraklı" durumdan "tamamen sertifikalı" duruma 12 hafta kadar kısa bir sürede (tam zamanlı) götürmek için tasarlanmış, özel olarak seçilmiş bir müfredat aracılığıyla size koçluk yapıyoruz.
Temel
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git ve GitHub, Doğrusal Cebir, Olasılıklar ve İstatistik.
Veri Analitiği
Veri Analizi, Veri Hazırlama, Veri Görselleştirme ve Veri Araştırma.
Klasik Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi, Denetimli ve Denetimsiz öğrenme, ML modeli geliştirme, Naive Bayes, SVM, Rastgele Ormanlar, ML İşlem Hatları ve Sınıflandırma.
Derin Öğrenme
Sinir Ağları (uygulama, sorun giderme ve optimizasyon), CNN Mimarileri, Otomatik Kodlayıcı Mimarisi, Veri Arttırma, Tensorflow, Keras ve Scikit-Learn.
Doğal Dil İşleme
NLP, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), LSTM, Dikkat Mekanizmaları, Transformatör Modeli ve chatbot yapımı için metin kodlama.
Daha fazla ayrıntıya mı ihtiyacınız var?
Müfredatımızı indirin
Bölüm 0: Çalışma Öncesi
Veri bilimi son yılların en prestijli kariyerlerinden biri oldu. Verileri işlemeyi, temizlemeyi, değerlendirmeyi ve olayların sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirmeyi içerir. Bu bölümde sizi öğrenme yolculuğunuza başlamaya hazırlamak için veri biliminin temellerini ele alacağız.
Python'a Giriş
- Python Dili ve Tarihi
- Python'un Temelleri
- Python'da Temel Veri Yapıları
- Sınıflar ve Nesneler
- Modüller ve Paketler
- Giriş/Çıkış
- Hatalar ve İstisnalar
Ortamlar
- Python Ortamları
- Anakonda
- Jüpiter Defterleri
SQL ve Veritabanları
- SQL'in Temelleri
- SQL Sorguları
Doğrusal Cebir
- Skalerler ve Vektörler
- Matrisler
- Normlar
Git ve GitHub
- Sürüm Kontrolüne Giriş
- İş akışı
- Depoların İncelenmesi
- Değişiklikleri Geri Alma
- Değişiklikleri Getirme ve Çekme
- Değişiklikleri Zorlamak
Proje: Eğri Uydurma
- Bu proje, belirli bir veri kümesine uyacak en iyi eğri denklemini bulmayı içeren 'Eğri uydurma' sorununu çözmeye yöneliktir. Bu sorunun bir örneği konusunda size yol gösterecek ve her bölümde OOP, SQL, Doğrusal Cebir ve son Makine öğrenimi iş akışı gibi temel kavramların kullanımını uygulayacak bölümlere ayrılmıştır.
İhtiyacınız Olanlar
Eğitim kampımıza katılmak için bilgisayar bilimi veya programlama alanında önceden herhangi bir yeterliliğe ihtiyacınız yok. Önceden bilgi sahibi olmadığımızı varsayıyoruz ve ilk birkaç haftada temel bilgiler konusunda size rehberlik ederek sıfırdan güçlü bir temel oluşturmanızı sağlayacağız. İster bu alanda yeni olun ister kariyer değişikliği arıyor olun, programımız hızlı ve güvenli bir şekilde hızlanmanızı sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
Bitirme Projesi
Nihai proje size eğitim kampı bilginizi ve yeni edindiğiniz becerilerinizi dinamik, uygulamalı bir ortamda test etme şansı verir. Gerçek bir şey yaratmak, teknik becerilerinizi sergilemek ve profesyonel portföyünüzün önemli bir parçası olacak bir proje geliştirmek için bir fırsattır. Yaratıcılığınızı ifade etmenize ve eğitim kampı deneyiminiz boyunca ne kadar geliştiğinizi vurgulamanıza olanak tanır.
Ayrıca final projesi, gerçek bir teknoloji işinde karşılaşacağınız zorlukların aynısını yapmak, karmaşık sorunları çözme becerilerinizi sergilemenize olanak sağlamak ve sizi gelecekteki kariyerinizin beklentileri için donatmak üzere tasarlanmıştır.
- Sorun Tanımlaması: Sektörünüz veya ilgi alanınızla alakalı gerçek dünyadan bir sorun seçin. Gelişmiş derin öğrenme tekniklerinin çözümü nasıl geliştirebileceğini vurgulayarak proje kapsamını ve hedeflerini net bir şekilde tanımlayın.
- Veri Toplama ve Ön İşleme: Çeşitli kaynaklardan veri toplayın, temizleyin ve ön işleme tabi tutun. Eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları ele alın. Gerektiğinde normalleştirme ve artırma dahil olmak üzere verilerin derin öğrenme modellerine uygun olduğundan emin olun.
- Keşif Amaçlı Veri Analizi (EDA): Trendleri, korelasyonları belirlemek için veri görselleştirme ve istatistiksel analiz gerçekleştirin. ve içgörüler. CNN'ler, RNN'ler veya transformatörler gibi derin öğrenme mimarilerine uygunluğunu göz önünde bulundurarak proje yönünüzü EDA bulgularına göre hassaslaştırın.
- Model Oluşturma ve Değerlendirme: Makine öğrenimi modellerini geliştirin ve eğitin. görüntü verileri için Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), zaman serisi veya dizi verileri için Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) veya LSTM'ler veya NLP görevleri için dönüştürücü modeller gibi gelişmiş derin öğrenme tekniklerini birleştirir. Doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya AUC gibi ölçümleri kullanarak model performansını değerlendirin ve derin öğrenme modellerini optimize etmek için hiperparametre ayarlaması uygulayın.
- Dağıtım ve Sunum: Web çerçevelerini kullanarak son modeli dağıtın., API'ler veya bulut tabanlı hizmetler, derin öğrenme modelleri için ölçeklenebilirlik sağlar. Bulgularınızı, model performansınızı ve iş veya gerçek dünyadaki etkinizi profesyonel bir ortamda paydaşlara sunun.
Neden Bizimle Öğrenin?
- Hızlı tempolu.
- Küçük sınıf mevcutları.
- 1:1 kariyer koçluğu, deneyiminize ve hedeflerinize bireysel olarak hitap eder.
- Dünyanın her yerinden uzaktan öncelikli öğrenme.
Öğrenme Topluluğu
9.9/10
Net Tavsiye Skoru*
5/5
Öğretmen bilgisi*
5/5
Sektörle İlgililik*
Yaklaşan Eğitim Kampları
Açık veri bilimi kursu grubumuz yaklaşıyor. Daha fazla bilgi edinmek için tercih ettiğiniz tarihi ve kampüs türünü seçin.
Öğrenim ve Finansman
Bağımsız olarak finansman sağlayın veya size en uygun ortaklarımızdan birini seçin.
Finansman Ortakları
Finansman ortaklarımızı keşfedin ve yolculuğunuzda hangisinin size uygun olduğunu bulun.
Finansman Seçenekleri
Finansman arzularınızı engellememelidir. Bu nedenle, farklı durumlara uyum sağlamak için çok sayıda finansman çözümü sunuyoruz.
Bildungsgutschein
CLA eğitim kampınızı Alman hükümetinin 0 € ödeme imkanı sunan eğitim kuponuyla finanse edin.
CLA İndirimleri
Daha azıyla kendinize yatırım yapın. İndirimlerimizi keşfedin.
Qualifizierungschancengesetz
Germany'da işgücü gelişimini teşvik etmede Yeterlilik Fırsatları Yasası'nın avantajlarını keşfedin.
Sıkça Sorulan Sorular
Hala sorularınız mı var?
Başka sorularınız varsa bize hello@codelabsacademy.com veya telefon görüşmesi yapın. Daha fazla bilgi vermekten ve eğitim kampı veya başvuru süreciyle ilgili sorularınızı yanıtlamaktan memnuniyet duyarız.
Nasıl Başvurulur
Bir eğitimci seçmenin göz korkutucu bir görev olabileceğini biliyoruz. Bu nedenle potansiyel katılımcılarımızın her birini en kısa sürede bir insanla buluşturuyoruz ve siz de kursa başlayana kadar yanlarında olacaksınız.
Bizimle çalışma motivasyonunuzu belirterek kursunuzu, kampüsünüzü ve çalışma takviminizi seçeceksiniz.
Öğrenme Uzmanı ile Toplantı
Sizin için doğru kişi olduğumuzu doğrulamak ve olası soru veya endişelerinizi gidermek için toplantınızı öğrenim uzmanlarımızdan biriyle yapın. Burada ayrıca finansman seçenekleri, özel teklifler ve ihtiyaç duyabileceğiniz konaklamalar hakkında da konuşabiliriz.
İşe Alım ve Ön Çalışma
Kaydolduktan sonra sizi kurs eğitmenleriniz ve grup arkadaşlarınızla iletişime geçireceğiz. Ayrıca, 1. günden itibaren bizimle birlikte çalışmaya başlayabilmenizi sağlamak için bazı kurs öncesi çalışmalar da yapacağız.
Bir Öğrenme Uzmanıyla İletişime Geçin
Başvurmadan önce kısa soru? Belirli bir kursla ilgili bir şey dikkatinizi çekti ve daha fazlasını mı öğrenmek istiyorsunuz? Bize bildirin. Size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız.
Blogumuzdaki en son makaleleri okuyun
İş İstatistikleri
2024'te dünya çapında yaklaşık 1,7 milyon açık teknoloji pozisyonu var
ABD
- ABD için tahmini aktif teknoloji iş ilanı sayısı 438.000 (Kaynak)
- CompTIA Teknoloji İşgücünün Durumu Raporu 2024 , ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu tarafından toplanan verilerin analizine dayanarak, teknoloji iş gücünün 2022'den itibaren genel ABD iş gücünden iki kat daha hızlı büyüyeceğini öngörüyor. Bu, yenileme ihtiyaçlarını karşılamak ve endüstrinin genişlemesine uyum sağlamak için her yıl yaklaşık 350.000 yeni teknoloji işinin yaratıldığı anlamına geliyor. (Kaynak)
Avrupa
- Avrupa'da Teknik İşler, rakam 960.000'i buluyor
- Dijital teknolojiler ve hizmetler Avrupa ekonomisinin daha hayati bir parçası haline geldikçe, Avrupa'da Bilgi ve İletişim Teknolojisi (BİT) uzmanı olarak istihdam edilen kişilerin sayısı son yirmi yılda yaklaşık yüzde 75 arttı (Kaynak)
- 2021 itibarıyla neredeyse dokuz milyon kişi sendikada doğrudan BİT uzmanı olarak çalışıyor; Almanya bu profesyonellerin iki milyondan fazlasını, Fransa ise 1,25 milyonu sağlıyor. BİT sektörü için öne çıkan diğer ülkeler arasında İtalya, İspanya, Hollanda, Polonya ve İsveç yer alıyor. (Kaynak)
- Tüm teknoloji iş ilanları arasında %54'ü 0 ila 2 yıl arası iş deneyimi olan adayları arıyordu. İş ilanları coğrafi olarak geniş bir alana yayılmış durumda; en fazla sayı Almanya (639.278), Polonya (450.391) ve Fransa'da (280.681) görülüyor. (Kaynak)
- CompTIA Teknoloji İşgücünün Durumu Raporu 2024 , ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu tarafından toplanan verilerin analizine dayanarak, teknoloji iş gücünün 2022'den itibaren genel ABD iş gücünden iki kat daha hızlı büyüyeceğini öngörüyor. Bu, yenileme ihtiyaçlarını karşılamak ve endüstrinin genişlemesine uyum sağlamak için her yıl yaklaşık 350.000 yeni teknoloji işinin yaratıldığı anlamına geliyor. (Kaynak)
Avrupa Teknoloji İşe Alma Trendleri
Bu grafik, diğer teknoloji kategorileriyle karşılaştırıldığında yazılım geliştirme rollerine yönelik talebin önemli ölçüde daha yüksek olduğunu gösteriyor; sistem analizi ve siber güvenlik ise en çok talep edilen ikinci kategori olarak takip ediyor.
- 0-2 yıllık deneyim: Açık iş ilanlarının %35'i
- 3-10 yıllık deneyim: Açık pozisyonların %10'u
- 11+ yıllık deneyim: Açık iş ilanlarının %13'ü
- Belirtilmedi: Açık iş ilanlarının %42'si
En büyük kategori %42 ile "Belirtilmedi"; bu da birçok iş ilanının gerekli deneyimi açıkça belirtmediğini gösteriyor. Bunu yapanlar arasında, açık pozisyonların %35'ini oluşturan giriş seviyesi pozisyonlar (0-2 yaş) açık bir şekilde tercih ediliyor.
Code Labs Academy © 2024 Her hakkı saklıdır.