变革性 数据科学与人工智能 职业发展训练营
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通过我们全面的 数据科学与人工智能 训练营体验改变职业生涯的旅程。这个为期 500 小时的密集课程，包括确保积极启动的准备单元，经过精心设计，旨在推动您在 数据科学与人工智能 的职业生涯向前发展。掌握基本技能并获得宝贵的专业知识，以便在 数据科学与人工智能 领域蓬勃发展。通过我们的沉浸式计划提升您的职业前景并深入 数据科学与人工智能 的动态世界。
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。
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第 0 章：准备工作
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。
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。
学习社区
9.9/10
净推荐值*
5/5
教师知识*
5/5
行业相关性*
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即将举行的训练营
我们即将推出开放数据科学课程。选择您喜欢的日期和校园类型以了解更多信息。
常见问题解答
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)
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