Навука дадзеных і AI Bootcamp
Даведайцеся пра навуцы дадзеных і AI у Інтэрнэце з Python, SQL і ML. Стварыце алгарытмы Vision і NLP, рыхтуючыся да тэхналагічнай кар'еры ўсяго за 12 тыдняў.
Падайце заяўку заразШто вы даведаецеся
Трэніруючы вас праз асабліва кураваную вучэбную праграму, накіраваную на тое, каб перавесці вас ад "проста цікавых" да "цалкам сертыфікаванага" ў навуцы дадзеных за 12 тыдняў (поўны працоўны дзень).
Авалодайце аналітыкай дадзеных і падрыхтоўкай дадзеных
Закладзіце трывалую аснову ў аналітыцы дадзеных: атрымлівайце, даследуйце, ачышчайце і рыхтуйце рэальныя наборы дадзеных. Выкарыстоўваючы Pandas, вы навучыцеся апрацоўваць прапушчаныя значэнні, выкіды, незбалансаваныя дадзеныя і катэгарыяльныя прыкметы, ужываць статыстычны аналіз і ствараць візуалізацыі, ператвараючы сырыя дадзеныя ў наборы, гатовыя да аналізу.
Стварайце інтэлектуальныя мадэлі машыннага навучання
Вывучыце поўны працэс работы з ML — ад падрыхтоўкі набору дадзеных да навучання, ацэнкі і аптымізацыі прагнастычных мадэляў. Вы рэалізуеце алгарытмы навучання з настаўнікам і без настаўніка, параўнаеце іх з дапамогай агульнапрынятых у індустрыі метрык і павысіце дакладнасць за кошт крос-валідацыі, падбору гіперпараметраў і выбару мадэлі.
Распрацоўвайце рашэнні на аснове глыбокага навучання і ШІ
Даведайцеся, як сучасныя нейронныя сеткі ляжаць у аснове ШІ. Пачаўшы з асноў штучных нейронных сетак, вы будзеце ствараць мадэлі глыбокага навучання на PyTorch, вывучаючы аптымізацыю, рэгулярызацыю, аўгментацыю дадзеных, тлумачальны ШІ і генератыўныя мадэлі — практычныя навыкі для прасунутых ШІ-прыкладанняў.
Спецыялізуйцеся на кампутарным зроку і апрацоўцы натуральнай мовы
Вывучыце дзве найбольш уплывовыя сферы ШІ. Вы створыце згортачныя нейронныя сеткі (CNN) для класіфікацыі малюнкаў, дэтэкцыі аб'ектаў і сегментацыі, а таксама вывучыце метады NLP, у тым ліку эмбедынгі, рэкурэнтныя нейронныя сеткі, трансформеры і механізмы ўвагі для тэкставых ШІ-сістэм.
Стварайце сучасныя прыкладанні на базе ШІ і вялікіх моўных мадэляў
Выйдзіце за межы традыцыйнага ML і стварайце прыкладанні на базе LLM. Вы вывучыце prompt engineering, LangChain, retrieval-augmented generation (RAG) і рэальныя працоўныя працэсы ШІ, каб ствараць інтэлектуальных асістэнтаў, сістэмы пошуку ведаў і гатовыя да прадакшену генератыўныя ШІ-прыкладанні.
Разгортвайце, маніторце і маштабуйце ШІ-сістэмы
Перавядзіце мадэлі машыннага навучання са стадыі распрацоўкі ў прадакшен. Вы будзеце разгортваць іх з дапамогай FastAPI, Docker і воблачных рашэнняў, маштабаваць з дапамогай Ray і маніторыць мадэлі з дапамогай MLflow — а таксама вывучыце бяспеку, прыватнасць і лепшыя практыкі для надзейных ШІ-сістэм у рэальных умовах.
Раздзел 0: Падрыхтоўчы модуль
Апошнімі гадамі data science з'яўляецца адной з найбольш запатрабаваных прафесій. Яна звязана з апрацоўкай дадзеных, іх ачысткай, ацэнкай і распрацоўкай мадэляў машыннага навучання для прагназавання падзей. З-за складанасці гэтай сферы для яе засваення неабходна глыбокае разуменне шырокага набору інструментаў і метадаў, у тым ліку Python, асяроддзяў, баз дадзеных, матэматыкі і лінейнай алгебры. У гэтым раздзеле мы разгледзім асновы data science, каб падрыхтаваць вас да пачатку навучання.
Уводзіны ў Python
- Мова Python і яе гісторыя
- Асновы Python
- Фундаментальныя структуры дадзеных у Python
- Класы і аб'екты
- Модулі і пакеты
- Увод/вывад
- Памылкі і выключэнні
Асяроддзі
- Асяроддзі Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL і базы дадзеных
- Асновы SQL
- SQL-запыты
Лінейная алгебра
- Скаляры і вектары
- Матрыцы
- Нормы
Git і GitHub
- Уводзіны ў кантроль версій, працоўны працэс, вывучэнне рэпазітароў, адмена змен, атрыманне і падцягванне змен, адпраўка змен
Праект: апраксімацыя крывой
- Гэты праект прысвечаны рашэнню задачы «апраксімацыі крывой» — пошуку раўнання крывой, якое найлепш апісвае зададзены набор дадзеных. Ён правядзе вас праз прыклад такой задачы і падзелены на раздзелы, кожны з якіх замацоўвае выкарыстанне фундаментальных канцэпцый: ААП, SQL, лінейнай алгебры і, у завяршэнне, працоўнага працэсу машыннага навучання.
Графік навучання
З панядзелка па пятніцу з 9:30 да 15:30
Сеанс лекцыі
9:30am - 11:00am
Сеанс лекцыі
11:30am - 01:00pm
Працягласць сеансу
02:00pm - 03:30pm
Наша метадалогія
Інтэрнэт Live Learning
- Тут, у CLA, павысіце свой вопыт навучання з дапамогай нашых інтэрактыўных сесій у Інтэрнэце, дзе вы будзеце працаваць непасрэдна з інструктарамі і аднагодкамі ў рэжыме рэальнага часу, спрыяючы супрацоўніцтвам і хуткай развіцці навыкаў.
Самастойна вучыцца
- Няпоўны працоўны дзень: 9 гадзін жывога навучання, 11 гадзін самастойнага навучання, усяго 20 гадзін у тыдзень
- Поўны працоўны дзень: 22,5 гадзін у прамым эфіры, 17,5 гадзін самастойнага навучання, усяго 40 гадзін у тыдзень
Перавернуты метад у класе
- Паспрабуйце дынамічны падыход да навучання з дапамогай нашага перавернутага метаду ў класе, пашыраючы магчымасці вучыцца актыўна і глыбока ўцягвацца ў нашу праграму BootCamp.
Кіраваная практыка
- Займайцеся захапляльным вопытам навучання ў нашым Bootcamp, дзе мы засяроджваемся на актыўным удзеле, практычных практыкаваннях і будынку партфеля, каб забяспечыць трывалую аснову для вашых ведаў.
Аддаеце перавагу вучыцца ў сваім тэмпе?
Вучыцеся з нашым on‑demand курсам Data Science & AI у сваім тэмпе і з поўнай гнуткасцю. Асвойце, як ператвараць сырыя даныя ў карысныя інсайты, навучаць разумныя мадэлі і будаваць рэальныя AI‑прыкладанні, і скончыце праграму гатовымі да старта кар’еры ў свеце data‑driven інавацый.
Даведацца больш
Што вам спатрэбіцца
Каб далучыцца да нашага Bootcamp, вам не патрэбныя папярэднія кваліфікацыі ў галіне інфарматыкі ці праграмаванне. Мы не мяркуем ніякіх папярэдніх ведаў і правядзем вас па асновах у першыя некалькі тыдняў, гарантуючы, што вы пабудуеце моцную аснову з нуля. Будзь вы пачатковец у полі ці шукаеце змены ў кар'еры, наша праграма распрацавана, каб хутка і ўпэўнена падаць вам
- Ноўтбук альбо кампутар: Надзейны ноўтбук або настольны кампутар з дастатковай магутнасцю апрацоўкі і здольны запускаць неабходныя праграмы.
- Стабільнае падключэнне да Інтэрнэту: Надзейны доступ у Інтэрнэт для сеансаў Live Learning, практычных лабараторый і заданняў.
- Асноўная камп'ютэрная пісьменнасць: Магчымасць перамяшчацца з аперацыйнымі сістэмамі, праграмным забеспячэннем прадукцыйнасці і Інтэрнэт-браўзэрамі.
- Асноўныя веды ў алгарытміцы і праграмаванні: Знаёмства з канцэпцыямі праграмавання, каб зручна выконваць курсы.
- Навучанне англійскай мове: Узровень B1 са здольнасцю разумець тэхнічныя матэрыялы і эфектыўна мець зносіны, бо BootCamp праводзіцца на англійскай мове.
- Прыхільнасць да навучання: Актыўнае стаўленне да навучання і практыкування кадавання, асабліва падчас папярэдняй падраздзялення, каб стварыць трывалую аснову для працягвання ў Bootcamp.
Знайдзіце варыянт фінансавання, які вам падыходзіць
Не дазваляйце кошту стрымліваць вас ад удзелу ў нашых буткемпах. Мы пастаянна шукаем гнуткія планы аплаты і магчымасці фінансавання, каб зрабіць нашы праграмы больш даступнымі.
Паглядзець варыянты фінансавання
Цэнтр кар'еры
Семінары па развіцці кар'еры
Дэгустацыйныя заняткі для вас і шырокай супольнасці CLA. Прымайце, што прапануе наш цэнтр кар'еры, пазнаёміцеся з нашым дарадцам па кар'еры і запусціце на сесію для тых, хто рэзюмэ ў апошнюю хвіліну.
Персаналізаваныя сесіі па кар'еры
Структураваныя заняткі для выяўлення вашых кар'ерных мэтаў і фармулёўкі стратэгій для дасягнення іх за кошт дружалюбных кансультацыйных заняткаў альбо праз планаванне кар'еры.
Здзекавацца з інтэрв'ю
Практыкуйце агульныя пытанні па паводзінах інтэрв'ю, якія вылучаюць; Як вы можаце даць тое, што шукаюць працадаўцы, як падкрэсліць свае моцныя бакі, як арыентавацца ў дыскусіях па заробку і шмат іншага.
Агляды рэзюмэ і суправаджальнага ліста
Атрымайце персаналізаваныя рэкамендацыі ў рэзюмэ або суправаджальным лісце, з улікам увагі рэкрутэраў і выставіце вам інтэрв'ю на патрэбнай працы.
Праца і стажыроўку ўверх
Найноўшыя магчымасці працаўладкавання, абраныя нашымі спецыялістамі па кар'еры і з улікам сапраўды пачатковага ўзроўню.
Доступ да платформы кар'ерных рэсурсаў
Адкрыты доступ да матэрыялаў кар'еры, заданні і рэсурсы тэхналагічнай галіны навучальнай платформы.
Прафесійныя падзей і сеткавыя мерапрыемствы
Пазнаёмцеся з тэхналагічнымі спецыялістамі ў вашай галіне, каб атрымаць кар'ерныя парады і рэкамендацыі, а таксама магчымасць наладзіць сувязь з іншымі спецыялістамі ў нашых мерапрыемствах па кар'еры.
Сетка выпускнікоў
Звяжыцеся з аднакласнікамі і мінулымі выпускнікамі CLA, каб падзяліцца цікавым і адпаведным зместам, пачаць праніклівыя дыскусіі і падзяліцца адкрыццём працоўных месцаў, якія могуць быць цікавымі для выпускнікоў.
Чаму варта выбраць Code Labs Academy?
Кар'ерны коучынг 1-на-1
Персанальная падтрымка ад кар'ерных спецыялістаў: абнаўленне CV і LinkedIn, пробныя інтэрв'ю і стратэгія пошуку працы ў ІТ.
Праекты для партфоліа
Скончыце навучанне з GitHub-партфоліа рэальных праектаў, створаных на занятках і дапрацаваных па водгуках ментараў.
Праграма, арыентаваная на індустрыю
Навучальны план абнаўляецца штоквартальна, каб адпавядаць актуальнаму попыту ў AI, кібербяспецы і вэб-распрацоўцы.
Прызнаны сертыфікат
Падзяліцеся AZAV-акрэдытаваным сертыфікатам Code Labs Academy на LinkedIn, у CV і ў візавых заяўках.
Часта задаюць пытанні
Водгукі і гісторыі выпускнікоў Code Labs Academy
Выкладчыкі і настаўнікі цудоўныя, прынамсі той, які быў у мяне. Мо навучыў мяне больш, чым усе мае настаўнікі за ўсё жыццё. Ён робіць усё ясным і заўсёды заахвочвае вас працягваць, нягледзячы на ўсе праблемы.
Як частка навучальнага лагера па вэб-распрацоўцы, я павінен сказаць, што гэта перасягнула мае чаканні. Навучальны лагер сапраўды інтэрактыўны, вясёлы і пазнавальны. Я шмат чаму навучыўся дзякуючы сваім настаўнікам і ўсім, хто працуе за кадрам. Я вель ...
Выкладчыкі выдатныя, талерантныя, матываваныя і вясёлыя. Працэс навучання праходзіць плаўна і весела, у вас ёсць месца, каб задаць свае пытанні і прыняць удзел. Але самае галоўнае, што яны рыхтуюць вас да практычнага свету, рэалізуючы і прадстаўляючы ...
Пасля атрымання ступені магістра ў галіне аналітыкі даных я імкнуўся пашырыць свае веды ў гэтай галіне з мэтай працягнуць кар'еру альбо ў навуцы даных, альбо ў аналізе. Аднак я сутыкнуўся з цяжкасцямі ў пошуку адказаў на свае пытанні, таму я пашукаў ...
Курс вэб-распрацоўкі Code Labs Academy быў вельмі ўражлівым, гэта быў адзін з лепшых уражанняў у маім жыцці. Я настойліва рэкамендую прыняць удзел у гэтым навучальным лагеры, дзе вы не толькі навучыцеся вэб-распрацоўцы, але і атрымаеце парады па кар' ...
Баланс паміж тэорыяй і практыкай ідэальны, вы атрымліваеце магчымасць прымяніць тое, што вы даведаліся, у хатніх заданнях і рэальных праектах, якія разглядаюцца ТА. Я рэкамендую гэты навучальны лагер усім, хто хоча пачаць сваю кар'еру ў галіне Data S ...
Не маючы тэхнічнага вопыту, ужо праз некалькі месяцаў я магу не толькі разумець складаныя машынныя мадэлі або мадэлі глыбокага навучання, але і самастойна распрацоўваць іх. Калі вы жадаеце змяніць кар'еру ў індустрыі тэхналогій, матываваныя і ў вас ё ...
Навучальны лагер па кібербяспецы, які я наведваў у 2022 годзе, навучыў мяне асновам разумення і навыкам, неабходным для кар'еры ў ІТ. Мой інструктар быў дасведчаны, цярплівы і заўсёды гатовы дапамагчы. Перад заканчэннем курса мне прапанавалі працаў ...
Гэта анлайнавы навучальны лагер з асінхроннымі курсамі, які можа адпавядаць любому студэнту з усяго свету. Я цаню той факт, што ён пастаўляецца з сертыфікатам у канцы пасля паспяховага завяршэння. Падводзячы вынік, гэта Bootcamp - гэта ўсё ў адным, ...
Я заўсёды шукаю новыя магчымасці для вывучэння найноўшых тэхналогій Data Science, і якасць кантэнту Code Labs Academy перасягнула мае чаканні. Калі вы захапляецеся тэхналогіямі і жадаеце прыкласці намаганні, гэты навучальны лагер адкрые перад вамі шл ...
Адзін з лепшых спосабаў вывучыць навуку аб даных і машыннае навучанне, выдатныя выкладчыкі, якія заўсёды дапамагаюць вам зразумець і даюць больш ідэй і прыкладаў. Калі вы хочаце даведацца больш пра ML, CLA - лепшае месца.
