数据科学与人工智能训练营

学习数据科学和人工智能的基础理论和应用。

我们的讲师将指导您掌握必要的基础知识和应用技能,帮助您在数据科学和人工智能领域取得丰硕的职业生涯。

在线的

全职:12 周

兼职:24 周

为什么学习数据科学和人工智能?

什么是数据科学与人工智能?

数据科学和人工智能处于创新的前沿,专注于开发智能系统来解决复杂的挑战并将数据转化为有价值的见解。

你会得到什么?

数据科学结合了统计分析、编程和领域知识来理解和预测趋势。通过建立数据科学基础,您可以将数据转化为可操作的见解,帮助企业做出明智的决策。

另一方面,人工智能允许计算机通过模仿人类智能来学习和做出决策。这导致机器人、自动驾驶汽车和个性化推荐领域取得越来越多的进步。随着企业利用数据和人工智能来优化运营,这些领域的专家变得至关重要。

您想在这个备受追捧的领域开始职业生涯吗?

Code Labs Academy 数据科学训练营让您成为技术未来的一部分,并在这个蓬勃发展的领域开辟令人兴奋的职业道路。

你将学到什么

指导您完成专门策划的课程,旨在让您在短短 12 周(全日制)内从“只是好奇”到“完全获得数据科学认证”。

基础

SQL、Python、Jupyter Notebook、Git 和 GitHub、线性代数、概率和统计。

数据分析

数据分析、数据准备、数据可视化和数据探索。

经典机器学习

机器学习、监督和无监督学习、ML 模型增强、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、ML 管道和分类。

深度学习

神经网络(实施、故障排除和优化)、CNN 架构、自动编码器架构、数据增强、Tensorflow、Keras 和 Scikit-Learn。

自然语言处理

NLP、递归神经网络 (RNN)、LSTM、注意力机制、变压器模型和聊天机器人构建的文本编码。

需要更多详细信息吗?

下载我们的教学大纲

近年来,数据科学一直是最负盛名的职业之一。它涉及处理数据、清理数据、评估数据以及开发机器学习模型来预测事件的结果。在本章中,我们将介绍数据科学的基础知识,帮助您做好开始学习之旅的准备。

Python简介

  • Python 语言和历史
  • Python 基础知识
  • Python 中的基本数据结构
  • 类和对象
  • 模块和包
  • 输入/输出
  • 错误和异常

环境

  • Python 环境
  • 蟒蛇
  • Jupyter 笔记本

SQL 和数据库

  • SQL基础知识
  • SQL查询

线性代数

  • 标量和向量
  • 矩阵
  • 规范

Git 和 GitHub

  • 版本控制简介
  • 工作流程
  • 检查存储库
  • 撤消更改
  • 获取和拉取更改
  • 推动变革

项目:曲线拟合

  • 该项目旨在解决“曲线拟合”问题,其中涉及找到拟合给定数据集的最佳曲线方程。它将指导您完成此问题的示例,并分为几个部分,每个部分将练习使用基本概念,例如 OOP、SQL、线性代数和最终的机器学习工作流程。

你需要什么

您不需要任何计算机科学或编程方面的资格即可加入我们的训练营。我们假设您没有任何先验知识,并将在最初几周内指导您完成基础知识,确保您从头开始打下坚实的基础。无论您是该领域的新手还是正在寻求职业转变,我们的计划都旨在帮助您快速、自信地跟上步伐

最终项目

最终项目让您有机会在动态的实践环境中测试您的训练营知识和新获得的技能。这是一个创造真实事物、展示您的技术能力并开发一个项目的机会,该项目将成为您专业组合的关键部分。它可以让您表达您的创造力并突出您在整个训练营经历中的进步。

此外,最终项目旨在复制您在真正的技术工作中遇到的挑战,使您能够展示您解决复杂问题的技能,并为您未来职业的期望做好准备。

  • 问题识别:选择与您的行业或感兴趣的领域相关的现实问题。明确定义项目范围和目标,强调先进的深度学习技术如何增强解决方案。
  • 数据收集和预处理:从各种来源收集数据,进行清理和预处理,以处理缺失值、异常值和不一致。确保数据适合深度学习模型,包括必要时的标准化和增强。
  • 探索性数据分析 (EDA): 执行数据可视化和统计分析,以识别趋势、相关性、和见解。根据 EDA 研究结果完善您的项目方向,同时考虑 CNN、RNN 或 Transformer 等深度学习架构的适用性。
  • 模型构建和评估:开发和训练机器学习模型,结合先进的深度学习技术,例如用于图像数据的卷积神经网络 (CNN)、用于时间序列或序列数据的递归神经网络 (RNN) 或 LSTM,或用于 NLP 任务的转换器模型。使用准确度、精确度、召回率或 AUC 等指标评估模型性能,并应用超参数调整来优化深度学习模型。
  • 部署和演示:使用 Web 框架部署最终模型、API 或基于云的服务,确保深度学习模型的可扩展性。在专业环境中向利益相关者展示您的发现、模型性能以及业务或现实世界的影响。

为什么和我们一起学习?

  • 节奏快。
  • 小班授课。
  • 1:1 职业指导根据您的经验和目标单独提供。
  • 从世界任何地方进行远程优先学习。
Code Labs Academy Services

学习社区

Workeer

9.9/10

净推荐值*

Workeer

5/5

教师知识*

Workeer

5/5

行业相关性*

抱歉 - 目前我们的任何会议都没有任何开放空间。

您可以注册您的兴趣,以便第一个知道空间何时再次开放,或者查看我们的免费活动页面,用于任何一次性品鉴会。

学费和资助

独立融资,或选择最适合您的合作伙伴之一。

常见问题解答

什么是数据科学和人工智能训练营?
训练营需要多长时间?
我需要有数据科学和人工智能方面的经验吗?
我需要什么工具和软件?
训练营是自定进度还是现场直播?
我每周应该投入多少时间参加训练营?
训练营的费用是多少?
训练营结束后我会收到证书吗?
训练营结束后有工作支持吗?
完成训练营后我可以获得什么类型的工作?
如果我还有其他问题,我可以与谁交谈?

还有疑问吗?

如果您有更多问题,可以发送电子邮件至 hello@codelabsacademy.com与我们的一位学习专家预约通话。我们很乐意提供更多信息并回答您有关训练营或申请流程的任何具体问题。

如何申请

我们知道,选择一位教育工作者可能是一项艰巨的任务。这就是为什么我们尽快让每一位潜在参与者与人取得联系,并且您将与他们在一起,直到您开始课程。

1

提交您的申请

您将选择您的课程、校园和学习时间表,并说明您与我们一起学习的动机。

2

与学习专家会面

预订与我们的一位学习专家的会面,以确认我们适合您并解决您可能存在的任何问题或疑虑。在这里我们还可以讨论融资选择、特别优惠以及您可能需要的任何住宿。

3

入职和准备工作

一旦您注册,我们就会让您与您的课程讲师和同学取得联系。我们还将安排一些课前学习,以确保您从第一天起就可以和我们一起开始工作。

联系学习专家

申请之前先问一个问题?一门特定课程的某些内容引起了您的注意并且您想了解更多信息吗?让我们知道。我们很乐意提供帮助。


阅读我们博客上的最新文章

就业统计

2024 年,全球约有 170 万个 空缺技术职位

美国

  • 对于美国,活跃科技职位发布数量估计为 438,000 个 (来源)
  • CompTIA 2024 年技术劳动力状况报告 根据美国劳工统计局收集的数据分析,预计从 2022 年起,技术劳动力的增长速度将是美国总体劳动力增长速度的两倍到 2032 年。这意味着每年将创造约 350,000 个新技术就业岗位,以满足替代需求并适应行业扩张。 (来源)

欧洲

  • 欧洲的科技工作岗位数量为 960,000
  • 随着数字技术和服务已成为欧洲经济中更加重要的组成部分,过去 20 年来,欧洲信息和通信技术 (ICT) 专业人员的数量增加了约 75% (来源)
  • 截至 2021 年,近 900 万人直接在联盟中担任 ICT 专业人员,其中德国提供了超过 200 万人,法国提供了 125 万人。其他 ICT 行业的主要国家包括意大利、西班牙、荷兰、波兰和瑞典。 (来源)
  • 在所有科技职位招聘信息中,54% 寻找具有 0 到 2 年工作经验的候选人。职位发布的地理位置分布广泛,数量最多的是德国(639,278)、波兰(450,391)和法国(280,681)。 (来源)
  • CompTIA 2024 年技术劳动力状况报告 根据美国劳工统计局收集的数据分析,预计从 2022 年起,技术劳动力的增长速度将是美国总体劳动力增长速度的两倍到 2032 年。这意味着每年将创造约 350,000 个新技术就业岗位,以满足替代需求并适应行业扩张。 (来源)

欧洲科技招聘趋势

该图表明,与其他技术类别相比,对软件开发角色的需求明显更高,其中系统分析和网络安全是第二大需求类别。

  • 0-2年经验:占职位空缺的35%
  • 3-10年经验:占职位空缺的10%
  • 11 年以上经验:占职位空缺的 13%
  • 未指定:占职位空缺的 42%

最大的类别是“未指定”,占 42%,这表明许多招聘信息没有明确说明所需的经验。在那些这样做的人中,明显偏爱入门级职位(0-2 年),占空缺职位的 35%。

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