Що ви навчитесь
Тренуючи вас через особливо кураторну навчальну програму, розроблену для того, щоб перевести вас з "просто цікаво" до "повністю сертифікованого" в науці про дані лише за 12 тижнів (повний робочий день).
Опануйте аналітику даних та підготовку даних
Закладіть міцну основу в аналітиці даних: отримуйте, досліджуйте, очищайте та готуйте реальні набори даних. Використовуючи Pandas, ви навчитеся опрацьовувати пропущені значення, викиди, незбалансовані дані та категоріальні ознаки, застосовувати статистичний аналіз і створювати візуалізації, перетворюючи сирі дані на набори, готові до аналізу.
Створюйте інтелектуальні моделі машинного навчання
Вивчіть повний процес роботи з ML — від підготовки набору даних до навчання, оцінювання та оптимізації прогнозних моделей. Ви реалізуєте алгоритми навчання з учителем і без учителя, порівняєте їх за допомогою загальноприйнятих у індустрії метрик і підвищите точність за рахунок крос-валідації, підбору гіперпараметрів і вибору моделі.
Розробляйте рішення на основі глибокого навчання та ШІ
Дізнайтеся, як сучасні нейронні мережі лежать в основі ШІ. Почавши з основ штучних нейронних мереж, ви будете створювати моделі глибокого навчання на PyTorch, вивчаючи оптимізацію, регуляризацію, аугментацію даних, пояснюваний ШІ та генеративні моделі — практичні навички для просунутих ШІ-застосунків.
Спеціалізуйтеся на комп'ютерному зорі та обробці природної мови
Вивчіть дві найвпливовіші сфери ШІ. Ви створите згорткові нейронні мережі (CNN) для класифікації зображень, детекції об'єктів і сегментації, а також вивчите методи NLP, зокрема ембедінги, рекурентні нейронні мережі, трансформери та механізми уваги для текстових ШІ-систем.
Створюйте сучасні застосунки на базі ШІ та великих мовних моделей
Вийдіть за межі традиційного ML і створюйте застосунки на базі LLM. Ви вивчите prompt engineering, LangChain, retrieval-augmented generation (RAG) і реальні робочі процеси ШІ, щоб створювати інтелектуальних асистентів, системи пошуку знань і готові до продакшену генеративні ШІ-застосунки.
Розгортайте, моніторте та масштабуйте ШІ-системи
Переведіть моделі машинного навчання зі стадії розробки в продакшен. Ви розгортатимете їх за допомогою FastAPI, Docker та хмарних рішень, масштабуватимете за допомогою Ray й моніторитимете моделі за допомогою MLflow — а також вивчите безпеку, приватність і найкращі практики для надійних ШІ-систем у реальних умовах.
Розділ 0: Підготовчий модуль
Останніми роками data science є однією з найбільш затребуваних професій. Вона пов'язана з опрацюванням даних, їх очищенням, оцінюванням і розробкою моделей машинного навчання для прогнозування подій. Через складність цієї сфери для її опанування необхідне глибоке розуміння широкого набору інструментів і методів, зокрема Python, середовищ, баз даних, математики та лінійної алгебри. У цьому розділі ми розглянемо основи data science, щоб підготувати вас до початку навчання.
Вступ до Python
- Мова Python та її історія
- Основи Python
- Фундаментальні структури даних у Python
- Класи та об'єкти
- Модулі та пакети
- Ввід/вивід
- Помилки та винятки
Середовища
- Середовища Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL та бази даних
- Основи SQL
- SQL-запити
Лінійна алгебра
- Скаляри та вектори
- Матриці
- Норми
Git та GitHub
- Вступ до контролю версій, робочий процес, вивчення репозиторіїв, скасування змін, отримання та підтягування змін, надсилання змін
Проєкт: апроксимація кривої
- Цей проєкт присвячений розв'язанню задачі «апроксимації кривої» — пошуку рівняння кривої, яке найкраще описує заданий набір даних. Він проведе вас крізь приклад такої задачі та поділений на розділи, кожен із яких закріплює використання фундаментальних концепцій: ООП, SQL, лінійної алгебри та, зрештою, робочого процесу машинного навчання.
Графік навчання
З понеділка по п’ятницю з 9:30 до 15:30
Лекційне сеанс
9:30am - 11:00am
Лекційне сеанс
11:30am - 01:00pm
Практичний сеанс
02:00pm - 03:30pm
Наша методологія
Інтернет -навчання в прямому ефірі
- Тут, у CLA, підніміть свій досвід навчання за допомогою наших інтерактивних онлайн-сеансів, де ви безпосередньо спілкуєтесь з інструкторами та однолітками в режимі реального часу, сприяючи співпраці та швидкому розвитку навичок.
Самостійне вивчення
- Позак: 9 годин наживо, 11 годин самостійного навчання, загалом 20 годин на тиждень
- Повний робочий день: 22,5 години навчання в прямому ефірі, 17,5 годин самостійного навчання, всього 40 годин на тиждень
Метод перегортання в класі
- Переживайте динамічний підхід до навчання за допомогою нашого перевернутого методу класу, надаючи можливість активно вчитися та глибоко залучатись до нашої навчальної програми для завантаження.
Керована практика
- Займайтеся занурюючим досвідом навчання в нашому завантажувальному таборі, де ми зосереджуємось на активній участі, практичних вправах та побудові портфоліо, щоб забезпечити міцну основу для ваших знань.
Хочете навчатися у власному темпі?
Навчайтеся з нашим on‑demand курсом Data Science & AI у власному темпі й з повною гнучкістю. Опanuйте, як перетворювати сирі дані на потужні інсайти, тренувати розумні моделі й будувати реальні AI‑застосунки, та завершіть програму готовими запускати кар’єру у світі data‑driven інновацій.
Що вам знадобиться
Вам не потрібна попередня кваліфікація в галузі інформатики чи програмування, щоб приєднатися до нашого завантажувального таблицю. Ми припускаємо жодних попередніх знань і проведемо вас через основи протягом перших кількох тижнів, гарантуючи, що ви створили міцну основу з нуля. Незалежно від того, чи ви новачок у цій галузі чи шукаєте зміни в кар’єрі, наша програма призначена для того, щоб швидко та впевнено прискорити швидкість
- Ноутбук або комп'ютер: Надійний ноутбук або настільний комп'ютер з достатньою потужністю обробки та здатним запускати необхідні програми.
- Стабільне підключення до Інтернету: Надійний доступ до Інтернету для сеансів навчання в прямому ефірі, практичних лабораторіях та завдань.
- Основна комп'ютерна грамотність: Можливість орієнтуватися на операційні системи, програмне забезпечення для продуктивності та Інтернет -браузери.
- Основні знання з алгоритміки та програмування: Ознайомлення з концепціями програмування, щоб зручно дотримуватися курсів.
- Володіння англійською мовою: Рівень В1 із здатністю розуміти технічні матеріали та ефективно спілкуватися, оскільки завантажувальний табір проводиться англійською мовою.
- Прихильність до навчання: Проактивне ставлення до навчання та практики кодування, особливо під час попереднього одиниці для встановлення міцної основи для продовження в завантажувальному таборі.
Центр кар’єрних послуг
Семінари з розвитку кар’єри
Дегустатори для вас та широкої спільноти CLA. Вибрати те, що пропонує наш центр кар’єри, зустрічайте нашого радника з питань кар'єри, і зайте на сеанс для цих останніх хвилин резюме.
Персоналізовані сесії кар’єрного консультування
Структуровані сесії для визначення ваших кар’єрних цілей та формулювання стратегій для їх досягнення за допомогою дружніх сесій консультування або за допомогою планування кар’єрних дій.
Знущаються з інтерв'ю
Практикуйте поширені інтерв'ю щодо поведінкових питань, що підкреслюють; Як ви можете надати те, що шукають роботодавці, як виділити свої сильні сторони, як орієнтуватися на дискусії про зарплату тощо.
Відгуки про резюме та супровідних листів
Отримайте персоналізовані рекомендації щодо свого резюме чи супровідного листа, позначені, щоб привернути увагу рекрутерів та висадити вам співбесіду на роботі, яку ви хочете.
Робота та стажування
Найновіші можливості працевлаштування, підібрані нашими фахівцями з кар'єри та пристосовані до справді початкового рівня.
Доступ до платформи кар’єри ресурсів
Відкритий доступ до матеріалів, завдань та технологічних галузей та технологічних галузевих ресурсів.
Професійні наведення та мережеві заходи
Зустріньте технічних професіоналів у вашій галузі, щоб отримати поради та рекомендації щодо кар’єри, а також можливість спілкуватися з іншими професіоналами в наших заходах у чаті в кар’єрі.
Випускники мережі
Зв’яжіться з однокласниками та минулими випускниками CLA, щоб поділитися цікавим та відповідним контентом, розпочати проникливі дискусії та поділитися відкритями роботи, які можуть зацікавити випускників.
Чому варто обрати Code Labs Academy?
Кар’єрний коучинг 1-на-1
Персональна підтримка від кар’єрних спеціалістів: оновлення CV та LinkedIn, пробні співбесіди й стратегія пошуку роботи в тех-сфері.
Проєкти для портфоліо
Випускайтеся з GitHub-портфоліо реальних проєктів, створених на заняттях і відшліфованих за фідбеком менторів.
Програма, орієнтована на індустрію
Навчальний план оновлюється щокварталу, щоб відповідати актуальному попиту в AI, кібербезпеці та веб-розробці.
Визнаний сертифікат
Додайте AZAV-акредитований сертифікат Code Labs Academy до LinkedIn, CV та візових заяв.
Часті запитання
Відгуки та історії випускників Code Labs Academy
Навчальний курс із кібербезпеки, який я відвідав у 2022 році, навчив мене базового розуміння та навичок, необхідних для кар’єри в ІТ. Мій викладач був обізнаним, терплячим і завжди готовим допомогти. Перед закінченням курсу мені надійшла пропозиція ...
Вчителі та наставники чудові, принаймні той, який був у мене. Мо навчив мене більше, ніж усі мої вчителі за все моє життя. Він пояснює речі і завжди заохочує вас продовжувати, незважаючи на всі труднощі.
Я завжди шукаю нові можливості для вивчення новітніх технологій Data Science, і якість контенту Code Labs Academy перевершила мої очікування. Якщо ви захоплюєтеся технологіями та готові докладати зусиль, цей навчальний табір відкриє вам двері від сам ...
Це онлайн-навчальний табір з асинхронними курсами, які підходять будь-якому студенту з усього світу. Я ціную той факт, що в кінці після успішного завершення він отримує сертифікат. Підводячи підсумок, це Bootcamp — це все в одному, ви вивчаєте та оп ...
Як частина навчального семінару з веб-розробки, я повинен сказати, що він перевершив мої очікування. Навчальний табір справді інтерактивний, веселий та пізнавальний. Я багато чому навчився завдяки своїм наставникам і всім, хто працював за лаштунками. ...
Отримавши ступінь магістра з аналізу даних, я намагався поглибити свої знання в цій галузі з метою продовжити кар’єру в галузі даних або аналізу. Однак я зіткнувся з труднощами під час пошуку відповідей на свої запитання, тож я шукав очний онлайн-кур ...
Баланс між теорією та практикою є ідеальним, ви отримуєте можливість застосувати те, що ви дізналися, у домашніх завданнях та реальних проектах, які перевіряють технічні спеціалісти. Я рекомендую цей тренінг усім, хто хоче розпочати свою кар’єру в Da ...
Не маючи технічного досвіду, лише через кілька місяців я можу не лише розуміти складні машини чи моделі глибокого навчання, але й самостійно їх проектувати. Якщо ви прагнете змінити кар’єру в індустрії технологій, маєте мотивацію та маєте трохи часу, ...
Один із найкращих способів вивчити дані та машинне навчання, чудові вчителі, які завжди допоможуть вам зрозуміти та нададуть більше ідей і прикладів. Якщо ви хочете дізнатися більше про ML, CLA — найкраще місце.
Курс веб-розробки Code Labs Academy дуже вразив, це був один із найкращих вражень у моєму житті. Я настійно рекомендую відвідати цей тренінг, де ви не лише навчитеся веб-розробці, але й отримаєте поради щодо кар’єри та підготуєтесь до працевлаштуванн ...
Викладачі чудові, толерантні, мотивовані та життєрадісні. Процес навчання проходить гладко та весело, у вас є простір, щоб поставити запитання та взяти участь. Але найголовніше те, що вони готують вас до практичного світу, реалізовуючи та презентуючи ...
