Навіщо вивчати Data Science & AI?
Що таке Data Science & AI?
Наука про дані та штучний інтелект знаходяться в авангарді інновацій, зосереджуючись на розробці інтелектуальних систем для вирішення складних завдань і перетворення даних у цінні ідеї.
Що ви отримаєте?
Наука про дані поєднує статистичний аналіз, програмування та знання предметної області, щоб зрозуміти та передбачити тенденції. Створивши основу в галузі науки про дані, ви зможете перетворити дані на корисну інформацію, яка допоможе компаніям приймати обґрунтовані рішення.
З іншого боку, штучний інтелект дозволяє комп’ютерам навчатися та приймати рішення, імітуючи людський інтелект. Це призводить до все більшого прогресу в робототехніці, безпілотних автомобілях і персоналізованих рекомендаціях. Оскільки компанії використовують дані та ШІ для оптимізації операцій, експерти в цих галузях стають необхідними.
Чи хотіли б ви почати кар’єру в цій затребуваній галузі?
Code Labs Academy Data Science Bootcamp допоможе вам стати частиною технологій майбутнього та відкриває захоплюючі кар’єрні шляхи в процвітаючій сфері.
Трансформаційний Data Science & AI Bootcamp для кар’єрного зростання
Розпочніть 500-годинну програму, яка розпочне вашу кар’єру Data Science & AI.
Відчуйте кар’єрну подорож за допомогою нашого комплексного Data Science & AI Bootcamp. Ця інтенсивна 500-годинна програма, включаючи підготовчі частини для забезпечення позитивного старту, ретельно розроблена, щоб просувати вашу кар’єру в Data Science & AI вперед. Оволодійте основними навичками та здобудьте безцінний досвід, щоб процвітати в Data Science & AI. Підніміть свої кар’єрні перспективи та пориньте в динамічний світ Data Science & AI за допомогою нашої захоплюючої програми.
Що ви дізнаєтеся
Навчання за спеціально підібраною навчальною програмою, розробленою, щоб перевести вас від «просто цікавого» до «повної сертифікації» з науки про дані лише за 12 тижнів (повний робочий день).
фундамент
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git і GitHub, лінійна алгебра, ймовірності та статистика.
Аналітика даних
Аналіз даних, підготовка даних, візуалізація та дослідження даних.
Класичне машинне навчання
Машинне навчання, контрольоване та неконтрольоване навчання, вдосконалення моделі ML, наивний Байєс, SVM, випадкові ліси, конвеєри ML та класифікація.
Глибоке навчання
Нейронні мережі (впровадження, усунення несправностей та оптимізація), архітектури CNN, архітектура автокодерів, розширення даних, Tensorflow, Keras і Scikit-Learn.
Обробка природної мови
Текстове кодування для NLP, повторюваних нейронних мереж (RNN), LSTM, механізмів уваги, моделі трансформатора та створення чат-ботів.
Потрібні додаткові відомості?
Завантажте наш навчальний план
Розділ 0: Попередня робота
Наука про дані була однією з найпрестижніших кар’єр останніх років. Це передбачає обробку даних, їх очищення, оцінку та розробку моделей машинного навчання для прогнозування результатів подій. У цьому розділі ми розглянемо основи науки про дані, щоб підготувати вас до початку навчання.
Знайомство з Python
- Мова та історія Python
- Основи Python
- Фундаментальні структури даних у Python
- Класи та об'єкти
- Модулі та пакети
- Введення-виведення
- Помилки та винятки
Середовища
- Середовища Python
- Анаконда
- Зошити Jupyter
SQL і бази даних
- Основи SQL
- SQL запити
Лінійна алгебра
- Скаляри та вектори
- Матриці
- норми
Git і GitHub
- Вступ до керування версіями
- робочий процес
- Перевірка сховищ
- Скасування змін
- Отримання та вилучення змін
- Проштовхування змін
Проект: Підгонка кривої
- Цей проект присвячений розв’язанню проблеми підгонки кривої, яка передбачає пошук найкращого рівняння кривої, яке відповідає даному набору даних. Він проведе вас через приклад цієї проблеми та поділений на розділи, у кожному з яких буде використано такі фундаментальні поняття, як ООП, SQL, лінійна алгебра та кінцевий робочий процес машинного навчання.
Що вам знадобиться
Вам не потрібна будь-яка попередня кваліфікація з інформатики чи програмування, щоб приєднатися до нашого навчального табору. Ми не припускаємо жодних попередніх знань і проведемо вас через основи протягом перших кількох тижнів, гарантуючи, що ви створите міцну основу з нуля. Незалежно від того, чи ви новачок у цій сфері, чи хочете змінити кар’єру, наша програма розроблена, щоб швидко та впевнено освоїти вас
Остаточний проект
Остаточний проект дає вам можливість перевірити свої знання та набуті навички в динамічному, практичному середовищі. Це можливість створити щось справжнє, продемонструвати свої технічні здібності та розробити проект, який стане ключовою частиною вашого професійного портфоліо. Це дозволяє вам виразити свою творчість і підкреслити, наскільки ви розвинулися під час навчання.
Крім того, фінальний проект розроблений таким чином, щоб відтворити виклики, з якими ви зіткнетеся під час реальної технічної роботи, що дозволить вам продемонструвати свої навички вирішення складних проблем і підготувати вас до очікувань вашої майбутньої кар’єри.
- Ідентифікація проблеми: виберіть реальну проблему, яка стосується вашої галузі або сфери інтересів. Чітко визначте обсяг і цілі проекту, підкресливши, як передові методи глибокого навчання можуть покращити рішення.
- Збір даних і попередня обробка: збирайте дані з різних джерел, очищуйте та попередньо обробіть їх, щоб обробляти відсутні значення, викиди та невідповідності. Переконайтеся, що дані придатні для моделей глибокого навчання, включаючи нормалізацію та розширення, якщо необхідно.
- Дослідницький аналіз даних (EDA): Виконайте візуалізацію даних і статистичний аналіз, щоб визначити тенденції, кореляції, і ідеї. Уточніть напрямок свого проекту на основі висновків EDA, враховуючи при цьому придатність для архітектур глибокого навчання, таких як CNN, RNN або трансформатори.
- Створення й оцінка моделей: розробляйте та тренуйте моделі машинного навчання., що включає передові методи глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) для даних зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) або LSTM для часових рядів або даних послідовності, або трансформаторні моделі для завдань NLP. Оцініть продуктивність моделі за допомогою таких показників, як точність, точність, запам’ятовування або AUC, і застосуйте налаштування гіперпараметрів для оптимізації моделей глибокого навчання.
- Розгортання та презентація: розгортайте остаточну модель за допомогою веб-платформ., API або хмарні служби, що забезпечують масштабованість моделей глибокого навчання. Представте зацікавленим сторонам свої висновки, продуктивність моделі та вплив на бізнес або реальний світ у професійній обстановці.
Навіщо навчатися з нами?
- Швидкий темп.
- Невеликі розміри класу.
- Індивідуальний професійний коучинг 1:1 з урахуванням вашого досвіду та цілей.
- Дистанційне навчання з будь-якої точки світу.
Спільнота, що навчається
9.9/10
Чистий бал промоутера*
5/5
Знання вчителя*
5/5
Відповідність галузі*
Відкрийте для себе індивідуальні фінансові рішення для своєї подорожі
Фінанси не повинні перешкоджати відвідуванню наших навчальних таборів. Ми постійно впроваджуємо інновації, щоб оптимізувати платежі та варіанти фінансування для вашої зручності.
Ознайомтеся з різноманітними варіантами фінансування, які відповідають вашим потребам. Ми прагнемо подолати фінансові бар’єри, гарантуючи, що ніщо не стоїть між вами та нашими трансформаційними курсами навчання. Наші постійні зусилля спрямовані на спрощення процесів оплати, що полегшить вам фінансування ваших освітніх прагнень.
Відкрийте для себе ідеальне фінансове рішення, спеціально розроблене для вас. Ознайомтеся з нашими різноманітними варіантами та з легкістю вирушайте на навчання. Не дозволяйте фінансовим обмеженням заважати вам реалізувати свій потенціал — знайдіть ідеальний варіант фінансування вже сьогодні.
Шукаєте технічний талант для свого підприємства?
Розвивайте свої команди за допомогою корпоративного навчання Code Labs Academy або найміть наших кваліфікованих випускників із кібербезпеки, науки про дані, UX/UI дизайну та веб-розробки вже сьогодні.
Розкрийте потенціал своєї робочої сили за допомогою індивідуальних корпоративних навчальних програм Code Labs Academy. Наші сесії під керівництвом експертів надають вашим командам новітні технологічні навички, підвищуючи продуктивність та інновації у вашому підприємстві.
Крім того, долучіться до нашого пулу досвідчених випускників із кібербезпеки, даних, UX/UI дизайну та веб-розробки. Наші випускники оснащені найновішими галузевими знаннями, готові внести свій внесок у ваші проекти та сприяти успіху вашого підприємства. Надайте своєму підприємству першокласні технічні навички за допомогою корпоративного навчання Академії Code Labs або наймання наших досвідчених випускників.
Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб трансформувати свої команди та просувати свій бізнес вперед.
Майбутні навчальні табори
Незабаром ми запустимо когорту курсів з науки про відкриті дані. Виберіть бажану дату та тип кампусу, щоб дізнатися більше.
Питання що часто задаються
Залишилися запитання?
Якщо у вас є додаткові запитання, ви можете надіслати нам електронний лист на hello@codelabsacademy.com або забронювати дзвінок з одним із наших спеціалістів з навчання. Ми з радістю надамо більше інформації та відповімо на будь-які ваші конкретні запитання щодо навчального табору чи процесу подання заявки.
Статистика роботи
У 2024 році в усьому світі налічується близько 1,7 мільйона відкритих вакансій у сфері технологій
Європа
- Tech Jobs в Європі, ця цифра закругляється до 960 000
- Кількість людей, зайнятих як спеціалісти з інформаційних та комунікаційних технологій (ІКТ) у Європі зросла приблизно на 75 відсотків за останні два десятиліття, оскільки цифрові технології та послуги стали більш важливою частиною європейської економіки. (Джерело)
- Станом на 2021 рік майже дев’ять мільйонів людей безпосередньо працюють фахівцями з ІКТ у профспілці, причому Німеччина надає понад два мільйони цих фахівців, а Франція – 1,25 мільйона. Інші відомі країни для індустрії ІКТ включають Італію, Іспанію, Нідерланди, Польщу та Швецію. (Джерело)
- Серед усіх оголошень про роботу в техніці 54% шукали кандидатів із досвідом роботи від 0 до 2 років. Оголошення про роботу були географічно розкидані, найбільше в Німеччині (639 278), Польщі (450 391) і Франції (280 681). (Джерело)
- Звіт CompTIA про стан технічної робочої сили за 2024 рік , заснований на аналізі даних, зібраних Бюро статистики праці США, передбачає, що з 2022 року технічна робоча сила зростатиме вдвічі швидше, ніж загальна робоча сила США до 2032 р. Це означає приблизно 350 000 нових технічних робочих місць, створених щорічно для задоволення потреб у заміні та розширення галузі. (Джерело)
Європейські тенденції найму технічних спеціалістів
Цей графік вказує на значно вищий попит на посади розробника програмного забезпечення порівняно з іншими категоріями технологій, а системний аналіз і кібербезпека йдуть на другому місці за категорією найбільшого попиту.
- 0-2 роки досвіду: 35% вакансій
- 3-10 років досвіду: 10% вакансій
- 11+ років досвіду: 13% вакансій
- Не вказано: 42% вакансій
Найбільша категорія — «Не вказано» — 42%, що свідчить про те, що в багатьох оголошеннях про роботу не вказується чітко необхідний досвід. Серед тих, хто це робить, є чітка перевага посадам початкового рівня (0-2 роки), які складають 35% вакансій.
Code Labs Academy © 2024 Всі права захищені.