Khoa học dữ liệu & AI Chương trình đào tạo trong Đan Mạch

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.

• 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.