Kurs
Data Science Bootcamp
Python, Machine Learning, Deep Learning və Generative AI sahələrini real layihələr və praktik datasetlər üzərində öyrənərək müasir Data Science bacarıqları qazanın.
Bu kurs kimlər üçündür
Proqramlaşdırma və ya data analitikası üzrə əsas biliklərə sahib olan, Data Science və Süni İntellekt sahəsində ixtisaslaşmaq istəyən şəxslər üçün nəzərdə tutulub. Tələbələr, data analitikləri, proqramçılar, mühəndislər, tədqiqatçılar və mürəkkəb məlumatları təhlil etmək, proqnozlaşdırıcı modellər qurmaq və müasir AI texnologiyalarından istifadə edərək intellektual tətbiqlər hazırlamaq istəyən mütəxəssislər üçün uyğundur.
Data Elmi Bootcamp data analitikası üzrə əsas biliklər üzərində qurulan və süni intellekt texnologiyalarından istifadə edərək mürəkkəb biznes problemlərini həll etməyə hazırlayan praktik proqramdır. Təlim boyunca Python proqramlaşdırmasını daha dərindən öyrənəcək, real data dəstləri üzərində Exploratory Data Analysis (EDA) aparacaq və proqnozlaşdırma, klassifikasiya, klasterləşdirmə və zaman sıraları kimi məsələlər üçün maşın öyrənməsi modelləri hazırlayacaqsınız. Daha sonra proqram sizi Deep Learning dünyasına aparacaq. Neyron şəbəkələri, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) və PyTorch ilə model qurma prinsiplərini öyrənəcək, müasir Generative AI texnologiyaları ilə tanış olacaqsınız. Kurs çərçivəsində Large Language Models (LLMs), Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), fine-tuning yanaşmaları və real AI tətbiqlərinin hazırlanması kimi mövzular da əhatə olunur. Bootcamp boyunca praktik layihələr hazırlayacaq, modelləri qiymətləndirməyi və optimallaşdırmağı öyrənəcək, həmçinin AI həllərinin hazırlanması və tətbiqi üzrə sənaye standartlarına uyğun yanaşmaları mənimsəyəcəksiniz. Proqramın sonunda Data Science və Artificial Intelligence sahəsində bacarıqlarınızı nümayiş etdirən real layihələrdən ibarət portfolio əldə edəcəksiniz.
Nə öyrənəcəksiniz
SQL və Data Vizuallaşdırılması
sorğular, aqreqasiya, dashboard-lar və analitik hesabatlar.
Python for Data Science
NumPy, Pandas, data təmizləmə, preprocessing, EDA və vizuallaşdırma.
Feature Engineering
boş dəyərlər, scaling, encoding, ölçü azaldılması və feature extraction.
Machine Learning
regression, classification, clustering, anomaly detection və model seçimi.
Model Qiymətləndirilməsi
cross-validation, metriklər, hyperparameter tuning, overfitting və ensemble metodları.
Time Series Analysis
trend, seasonality, moving averages, forecasting və ARIMA əsasları.
24 həftə
