Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu & AI

Tìm hiểu lý thuyết cơ bản và ứng dụng của Khoa học dữ liệu & AI.

Những người hướng dẫn của chúng tôi sẽ huấn luyện bạn về nền tảng kiến ​​thức thiết yếu và các kỹ năng ứng dụng để đưa bạn đến với sự nghiệp thành công trong Khoa học dữ liệu & AI.

Trực tuyến

Toàn thời gian: 12 tuần

Bán thời gian: 24 tuần

Tại sao nên học Khoa học dữ liệu & AI?

Khoa học dữ liệu & AI là gì?

Khoa học dữ liệu và AI luôn đi đầu trong đổi mới, tập trung phát triển các hệ thống thông minh để giải quyết các thách thức phức tạp và biến dữ liệu thành những hiểu biết có giá trị.

Bạn sẽ đạt được gì?

Khoa học dữ liệu kết hợp phân tích thống kê, lập trình và kiến ​​thức về lĩnh vực để hiểu và dự đoán xu hướng. Bằng cách thiết lập nền tảng về khoa học dữ liệu, bạn có thể chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu hữu ích giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt.

Mặt khác, trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học hỏi và đưa ra quyết định bằng cách bắt chước trí thông minh của con người. Điều này dẫn đến ngày càng nhiều tiến bộ trong lĩnh vực robot, xe tự lái và các đề xuất được cá nhân hóa. Khi các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu và AI để tối ưu hóa hoạt động, các chuyên gia trong các lĩnh vực này trở nên cần thiết.

Bạn có muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực được nhiều người săn đón này không?

Chương trình đào tạo khoa học dữ liệu của Học viện Code Labs giúp bạn trở thành một phần của tương lai công nghệ và mở ra những con đường sự nghiệp thú vị trong lĩnh vực đang phát triển này.

Bạn sẽ học được gì

Huấn luyện bạn thông qua một chương trình giảng dạy được tuyển chọn đặc biệt được thiết kế để đưa bạn từ 'chỉ tò mò' đến 'được chứng nhận đầy đủ' về khoa học dữ liệu chỉ trong 12 tuần (toàn thời gian).

Sự thành lập

SQL, Python, Notebook Jupyter, Git và GitHub, Đại số tuyến tính, Xác suất và Thống kê.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và khám phá dữ liệu.

Học máy cổ điển

Học máy, Học có giám sát và không giám sát, nâng cao mô hình ML, Naive Bayes, SVM, Rừng ngẫu nhiên, Đường dẫn và phân loại ML.

Học sâu

Mạng thần kinh (triển khai, khắc phục sự cố và tối ưu hóa), Kiến trúc CNN, Kiến trúc bộ mã hóa tự động, Tăng cường dữ liệu, Tensorflow, Keras và Scikit-Learn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Mã hóa văn bản cho NLP, Mạng thần kinh tái phát (RNN), LSTM, Cơ chế chú ý, Mô hình máy biến áp và xây dựng chatbot.

Cần thêm chi tiết?

Tải xuống giáo trình của chúng tôi

Khoa học dữ liệu là một trong những nghề nghiệp danh giá nhất trong những năm gần đây. Nó liên quan đến việc xử lý dữ liệu, làm sạch, đánh giá và phát triển các mô hình học máy để dự đoán kết quả của các sự kiện. Trong chương này, chúng tôi sẽ đề cập đến các nền tảng của khoa học dữ liệu để giúp bạn sẵn sàng bắt đầu hành trình học tập của mình.

Giới thiệu về Python

  • Ngôn ngữ và lịch sử Python
  • Khái niệm cơ bản về Python
  • Cấu trúc dữ liệu cơ bản trong Python
  • Lớp và đối tượng
  • Mô-đun và gói
  • Đầu ra đầu vào
  • Lỗi và ngoại lệ

Môi trường

  • Môi trường Python
  • Anaconda
  • Máy tính xách tay Jupyter

SQL và cơ sở dữ liệu

  • Cơ bản về SQL
  • Truy vấn SQL

Đại số tuyến tính

  • vô hướng và vectơ
  • Ma trận
  • định mức

Git và GitHub

  • Giới thiệu về Kiểm soát phiên bản
  • Quy trình làm việc
  • Kiểm tra kho lưu trữ
  • Hoàn tác các thay đổi
  • Tìm nạp và kéo các thay đổi
  • Đẩy thay đổi

Dự án: Lắp đường cong

  • Dự án này nhằm giải quyết vấn đề 'Khớp đường cong', bao gồm việc tìm ra phương trình đường cong tốt nhất để phù hợp với một tập dữ liệu nhất định. Nó sẽ hướng dẫn bạn qua một ví dụ về vấn đề này và được chia thành các phần, trong đó mỗi phần sẽ thực hiện việc sử dụng các khái niệm cơ bản như OOP, SQL, Đại số tuyến tính và quy trình học máy cuối cùng.

Những gì bạn sẽ cần

Bạn không cần bất kỳ bằng cấp nào trước đó về khoa học máy tính hoặc lập trình để tham gia chương trình đào tạo của chúng tôi. Chúng tôi giả định không có kiến ​​thức trước và sẽ hướng dẫn bạn những điều cơ bản trong vài tuần đầu tiên, đảm bảo bạn xây dựng nền tảng vững chắc ngay từ đầu. Cho dù bạn là người mới tham gia lĩnh vực này hay đang tìm kiếm sự thay đổi nghề nghiệp, chương trình của chúng tôi được thiết kế để giúp bạn bắt kịp tốc độ nhanh chóng và tự tin

Dự án cuối cùng

Dự án cuối cùng mang đến cho bạn cơ hội thử nghiệm kiến ​​thức bootcamp và các kỹ năng mới học được trong một môi trường thực hành, năng động. Đây là cơ hội để tạo ra thứ gì đó thực tế, thể hiện khả năng kỹ thuật của bạn và phát triển một dự án sẽ là một phần quan trọng trong danh mục đầu tư chuyên nghiệp của bạn. Nó cho phép bạn thể hiện khả năng sáng tạo của mình và nêu bật mức độ tiến bộ của bạn trong suốt quá trình trải nghiệm bootcamp.

Ngoài ra, dự án cuối cùng được thiết kế để tái tạo những thách thức bạn sẽ gặp phải trong một công việc công nghệ thực sự, cho phép bạn thể hiện kỹ năng của mình trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp và trang bị cho bạn những kỳ vọng về sự nghiệp tương lai.

  • Xác định vấn đề: Chọn một vấn đề thực tế có liên quan đến ngành hoặc lĩnh vực bạn quan tâm. Xác định rõ ràng phạm vi và mục tiêu của dự án, nêu bật cách các kỹ thuật học sâu nâng cao có thể nâng cao giải pháp.
  • Thu thập và xử lý trước dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, làm sạch và xử lý trước dữ liệu để xử lý các giá trị bị thiếu, các giá trị ngoại lệ và sự không nhất quán. Đảm bảo dữ liệu phù hợp với các mô hình học sâu, bao gồm chuẩn hóa và tăng cường nếu cần.
  • Phân tích dữ liệu khám phá (EDA): Thực hiện trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê để xác định xu hướng, mối tương quan, và hiểu biết sâu sắc. Tinh chỉnh hướng dự án của bạn dựa trên các phát hiện của EDA, đồng thời xem xét tính phù hợp của các kiến ​​trúc học sâu như CNN, RNN hoặc máy biến áp.
  • Xây dựng và đánh giá mô hình: Phát triển và đào tạo các mô hình học máy, kết hợp các kỹ thuật học sâu tiên tiến như Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) cho dữ liệu hình ảnh, Mạng thần kinh tái phát (RNN) hoặc LSTM cho dữ liệu chuỗi hoặc chuỗi thời gian hoặc mô hình biến áp cho các tác vụ NLP. Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các số liệu như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi hoặc AUC, đồng thời áp dụng điều chỉnh siêu tham số để tối ưu hóa các mô hình học sâu.
  • Triển khai và trình bày: Triển khai mô hình cuối cùng bằng khung web, API hoặc các dịch vụ dựa trên đám mây, đảm bảo khả năng mở rộng cho các mô hình học sâu. Trình bày những phát hiện, hiệu suất mô hình và tác động kinh doanh hoặc thế giới thực của bạn tới các bên liên quan trong môi trường chuyên nghiệp.

Tại sao nên học với chúng tôi?

  • Nhịp độ nhanh.
  • Quy mô lớp học nhỏ.
  • Huấn luyện nghề nghiệp 1:1 phục vụ riêng cho kinh nghiệm và mục tiêu của bạn.
  • Học tập từ xa, từ mọi nơi trên thế giới.
Code Labs Academy Services

Cộng đồng học tập

Workeer

9.9/10

Điểm quảng cáo ròng*

Workeer

5/5

Kiến thức của giáo viên*

Workeer

5/5

Mức độ liên quan của ngành*

Bootcamp sắp tới

Chúng tôi sắp ra mắt khóa học về khoa học dữ liệu mở. Chọn ngày và loại trường ưa thích của bạn để tìm hiểu thêm.

Học phí và kinh phí

Tài trợ độc lập hoặc chọn một trong những đối tác của chúng tôi phù hợp nhất với bạn.

Các câu hỏi thường gặp

Chương trình đào tạo về Khoa học dữ liệu và AI là gì?
Bootcamp kéo dài bao lâu?
Tôi có cần kinh nghiệm trước đây về Khoa học dữ liệu và AI không?
Tôi sẽ cần những công cụ và phần mềm nào?
Bootcamp là tự tiến độ hay trực tiếp?
Tôi nên dành bao nhiêu thời gian cho bootcamp mỗi tuần?
Chi phí của bootcamp là bao nhiêu?
Tôi có nhận được chứng chỉ khi kết thúc bootcamp không?
Có hỗ trợ việc làm sau bootcamp không?
Tôi có thể nhận được những công việc gì sau khi hoàn thành bootcamp?
Tôi có thể nói chuyện với ai nếu tôi có thêm câu hỏi?

Vẫn còn thắc mắc?

Nếu có thêm câu hỏi, bạn có thể gửi email cho chúng tôi theo địa chỉ hello@codelabsacademy.com hoặc đặt cuộc gọi với một trong những chuyên gia học tập của chúng tôi. Chúng tôi rất sẵn lòng cung cấp thêm thông tin và trả lời bất kỳ câu hỏi cụ thể nào mà bạn có về chương trình đào tạo hoặc quy trình đăng ký.

Làm sao để đăng kí

Chúng tôi biết rằng việc lựa chọn một nhà giáo dục có thể là một nhiệm vụ khó khăn. Đó là lý do tại sao chúng tôi giúp mỗi người trong số những người tham gia tiềm năng của mình liên lạc với con người càng sớm càng tốt và bạn sẽ ở bên họ cho đến khi bạn bắt đầu khóa học.

1

Gửi đơn đăng ký của bạn

Bạn sẽ chọn khóa học, cơ sở và thời gian học, nêu rõ động lực học tập với chúng tôi.

2

Gặp gỡ chuyên gia học tập

Đặt cuộc gặp với một trong những chuyên gia học tập của chúng tôi để xác nhận rằng chúng tôi phù hợp với bạn và giải quyết mọi câu hỏi hoặc mối quan tâm mà bạn có thể có. Tại đây, chúng ta cũng có thể nói về các lựa chọn tài chính, ưu đãi đặc biệt và bất kỳ điều kiện hỗ trợ nào bạn có thể cần.

3

Giới thiệu và làm việc trước

Sau khi bạn đăng ký, chúng tôi sẽ giúp bạn liên hệ với những người hướng dẫn khóa học và bạn cùng nhóm của bạn. Chúng tôi cũng sẽ thiết lập một số nghiên cứu trước khóa học để đảm bảo bạn có thể bắt đầu hoạt động cùng chúng tôi ngay từ ngày đầu tiên.

Liên hệ với chuyên gia học tập

Câu hỏi nhanh trước khi bạn nộp đơn? Điều gì đó về một khóa học cụ thể đã thu hút sự chú ý của bạn và bạn muốn tìm hiểu thêm? Hãy cho chúng tôi biết. Chúng tôi rất sẵn lòng trợ giúp.


Đọc các bài viết mới nhất trên Blog của chúng tôi

Thống kê việc làm

Có khoảng 1,7 triệu vị trí công nghệ mở trên toàn thế giới vào năm 2024

Hoa Kỳ

  • Đối với Hoa Kỳ, số lượng tin tuyển dụng công nghệ đang hoạt động ước tính là 438.000 (Nguồn)
  • Báo cáo hiện trạng lực lượng lao động công nghệ của CompTIA năm 2024 , dựa trên phân tích dữ liệu do Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ thu thập, dự đoán lực lượng lao động công nghệ sẽ tăng nhanh gấp đôi so với tổng lực lượng lao động của Hoa Kỳ từ năm 2022 đến năm 2032. Điều này có nghĩa là sẽ có khoảng 350.000 việc làm công nghệ mới được tạo ra hàng năm để đáp ứng nhu cầu thay thế và hỗ trợ việc mở rộng ngành. (Nguồn)

Châu Âu

  • Việc làm công nghệ ở Châu Âu, con số là 960.000
  • Số người được tuyển dụng làm chuyên gia Công nghệ thông tin và Truyền thông (ICT) ở Châu Âu đã tăng khoảng 75% trong hai thập kỷ qua, do công nghệ và dịch vụ kỹ thuật số đã trở thành một phần quan trọng hơn của nền kinh tế Châu Âu (Nguồn)
  • Tính đến năm 2021, gần chín triệu người làm việc trực tiếp với tư cách là chuyên gia CNTT trong liên minh, trong đó Đức cung cấp hơn hai triệu chuyên gia này và Pháp cung cấp 1,25 triệu. Các quốc gia nổi bật khác trong ngành CNTT bao gồm Ý, Tây Ban Nha, Hà Lan, Ba Lan và Thụy Điển. (Nguồn)
  • Trong số tất cả các tin tuyển dụng về công nghệ, 54% tìm kiếm ứng viên có từ 0 đến 2 năm kinh nghiệm làm việc. Các tin tuyển dụng được phân bổ rộng rãi về mặt địa lý, với số lượng lớn nhất ở Đức (639.278), Ba Lan (450.391) và Pháp (280.681). (Nguồn)
  • Báo cáo hiện trạng lực lượng lao động công nghệ của CompTIA năm 2024 , dựa trên phân tích dữ liệu do Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ thu thập, dự đoán lực lượng lao động công nghệ sẽ tăng nhanh gấp đôi so với tổng lực lượng lao động của Hoa Kỳ từ năm 2022 đến năm 2032. Điều này có nghĩa là sẽ có khoảng 350.000 việc làm công nghệ mới được tạo ra hàng năm để đáp ứng nhu cầu thay thế và hỗ trợ việc mở rộng ngành. (Nguồn)

Xu hướng tuyển dụng công nghệ châu Âu

Biểu đồ này cho thấy nhu cầu về vai trò phát triển phần mềm cao hơn đáng kể so với các danh mục công nghệ khác, trong đó phân tích hệ thống và an ninh mạng là danh mục có nhu cầu cao thứ hai.

  • Kinh nghiệm 0-2 năm: 35% cơ hội việc làm
  • Kinh nghiệm 3-10 năm: 10% cơ hội việc làm
  • Hơn 11 năm kinh nghiệm: 13% cơ hội việc làm
  • Không xác định: 42% cơ hội việc làm

Danh mục lớn nhất là "Không được chỉ định" với 42%, cho thấy nhiều tin tuyển dụng không nêu rõ yêu cầu kinh nghiệm. Trong số những người làm như vậy, có sự ưu tiên rõ ràng cho các vị trí mới vào nghề (0-2 năm), chiếm 35% số cơ hội tuyển dụng.

Code Labs Academy © 2024 Đã đăng ký Bản quyền.