Lernpfad
Grundlagen des Machine Learning in R
24 Std.
In einer Welt, die immer mehr von Daten und Automatisierung bestimmt wird, ist maschinelles Lernen ein super lohnender und lukrativer Karriereweg. Die Nachfrage nach Leuten mit Machine-Learning-Kenntnissen ist echt abgefahren. Das Weltwirtschaftsforum meint, dass der Bedarf an KI- und Machine-Learning-Spezialisten von 2023 bis 2027 um 40 % steigen wird. Dieser Anstieg zeigt, wie wichtig und dringend es für Profis und Fans ist, sich mit ML zu beschäftigen.
Dieser Artikel zeigt dir, wie du mit maschinellem Lernen loslegen kannst – von den wichtigsten Fähigkeiten und Technologien, die du lernen musst, bis hin zu einem speziellen Lernplan für maschinelles Lernen und Zertifizierungen, die du machen kannst.
Was ist maschinelles Lernen?
Wir haben einen ganzen Artikel darüber geschrieben, was maschinelles Lernen eigentlich ist. Im Grunde ist maschinelles Lernen (ML) ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich damit beschäftigt, Systeme zu entwickeln, die aus Daten lernen.
Durch das Erkennen von Mustern in riesigen Datensätzen können ML-Algorithmen Vorhersagen treffen oder Entscheidungen treffen, ohne explizit für bestimmte Aufgaben programmiert worden zu sein. Diese Fähigkeit unterscheidet ML von herkömmlicher Software, bei der die Ergebnisse durch eine Reihe von Regeln vorgegeben sind. Zu den gängigen Anwendungen für maschinelles Lernen gehören selbstfahrende Autos, automatisierte Bonitätsbewertung und sogar generative KI-Tools wie chatGPT.
Die Unterschiede zwischen künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Deep Learning
Die Welt der Daten und KI ist voll von Begriffen und Abkürzungen. Wenn du dich mit diesem Bereich beschäftigt hast, hast du vielleicht schon Begriffe wie „Künstliche Intelligenz“, „Maschinelles Lernen“ und „Deep Learning“ gehört, die oft durcheinandergebracht werden. Bevor wir uns damit beschäftigen, wie du deine ML-Lernreise angehen kannst, lohnt es sich, diese Begriffe genauer zu erklären. Wir haben einen ganzen Artikel, der die Unterschiede zwischen KI, ML und DL erklärt, aber kurz gesagt:
- Künstliche Intelligenz ist ein breiteres Konzept von Maschinen, die Aufgaben auf eine Art erledigen können, die wir als „smart“ bezeichnen würden. In diesem Zusammenhang kann man einen einfachen Taschenrechner als eine Art KI sehen. Du kannst auch unseren Leitfaden zum Thema „KI lernen” lesen, um mehr zu erfahren.
- Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der KI, nutzt Algorithmen, mit denen Computer aus Daten lernen und datenbasierte Entscheidungen treffen können. Ein gutes Beispiel dafür ist die Gruppierung von Kunden nach ihrem Kaufverhalten.
- Deep Learning ist, um es genauer zu sagen, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit vielen Schichten (daher „deep“) verwendet werden, um Muster in Daten zu analysieren und dabei die Lernweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Deep Learning ist der Grund für die beeindruckenden Ergebnisse, die KI in den populären Medien erzielt. chatGPT und selbstfahrende Autos sind Beispiele für Deep Learning in der Praxis.
Der Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen
Wenn du dich mehr mit maschinellem Lernen beschäftigst, wirst du vielleicht auch Begriffe wie„überwachtes Lernen“und„unüberwachtes Lernen“hören – die beziehen sich auf verschiedene Ansätze innerhalb des maschinellen Lernens und des Deep Learning. Schauen wir uns das mal genauer an:
- Überwachtes Lernen: Ein Paradigma im maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen die Beziehungen zwischen Eingabedaten und den Ergebnissen lernen, die wir modellieren wollen. Dabei kann der Algorithmus anhand neuer Eingabedaten Ergebnisse vorhersagen. Ein gutes Beispiel dafür ist ein Algorithmus für ein Kreditbewertungsmodell, der, wenn er mit den Finanzdaten von Kunden trainiert wird, die ihre Kredite nicht zurückgezahlt haben, besser vorhersagen kann, wer in Zukunft wahrscheinlich zahlungsunfähig wird.
- Unüberwachtes Lernen: Ein Paradigma im maschinellen Lernen, bei dem Algorithmen Gemeinsamkeiten zwischen Eingabedaten erkennen und diese entsprechend gruppieren. Ein gutes Beispiel dafür sind Algorithmen zur Kundensegmentierung, die Kunden anhand ihrer Kaufgewohnheiten und demografischen Merkmale in Gruppen einteilen.
Warum sollte man 2026 maschinelles Lernen lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der immer mehr an Bedeutung gewinnt.
Laut dem Weltwirtschaftsforum wird die Nachfrage nach KI- und Machine-Learning-Spezialisten von 2023 bis 2027 um 40 % steigen. Das ist echt keine Überraschung, weil das exponentielle Wachstum der Datenerzeugung und der Bedarf an datengestützten Entscheidungen in allen Branchen die Nachfrage nach Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen echt in die Höhe getrieben haben.
Der Arbeitsmarkt für Leute, die sich mit maschinellem Lernen auskennen, ist echt gewachsen, was zeigt, dass Technologien für maschinelles Lernen in vielen Bereichen immer mehr genutzt werden.
KI und maschinelles Lernen sind die Jobs mit dem schnellsten Wachstum – Bildquelle
Maschinelles Lernen ist ein gut bezahlter Job.
Wenn die Nachfrage steigt und es an Talenten mangelt, geht das mit höheren Gehältern einher. Jobs im Bereich maschinelles Lernen gehören zu den bestbezahlten in der Tech-Branche. Daten von Plattformen wie Glassdoor zeigen, dass Jobs wie Datenwissenschaftler, KI-Ingenieure und Ingenieure für maschinelles Lernen echt gut bezahlt werden, was sie für viele zu einer attraktiven Karriereoption macht.
Hier sind die Gehälter für gängige Jobtitel in diesem Bereich mit Zahlen von Glassdoor
- Datenwissenschaftler: 132.000 bis 190.000 Dollar
- Ingenieur für maschinelles Lernen: 126.000 $ – 187.000 $
- KI-Ingenieur: 125.000 bis 194.000 Dollar
- Forschungswissenschaftler: 116.000 bis 176.000 Dollar
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Maschinelles Lernen ist intellektuell anspruchsvoll.
Es gibt einen Grund, warum Leute mit Machine-Learning-Kenntnissen im Moment so rar sind – es ist echt nicht einfach, sich diese Fähigkeiten anzueignen. Abgesehen von den finanziellen Anreizen bietet maschinelles Lernen eine Vielzahl intellektueller Herausforderungen. Die Dynamik dieses Bereichs, wo man ständig dazulernen und sich an neue Technologien und Methoden anpassen muss, macht ihn zu einem spannenden Feld für Leute, die gerne Probleme lösen und die Grenzen dessen, was Maschinen können, erweitern wollen.
Wie lange dauert es, bis man maschinelles Lernen drauf hat?
Der Weg zum Mastering des maschinellen Lernens hängt stark davon ab, wie du es angehst. Für Leute, die sich selbst was beibringen wollen, kann der Zeitrahmen je nach Vorkenntnissen, Engagement und verfügbaren Ressourcen ziemlich unterschiedlich sein.
Es kann ein paar Monate bis über ein Jahr dauern, bis man ML-Prinzipien, Programmierung (vor allem Python), Mathe und verschiedene Algorithmen richtig versteht. Selbstgesteuerte Online-Kurse, Tutorials und praktische Projekte können dabei helfen, das Ganze schneller zu lernen.
Wenn man sich für eine formale Ausbildung entscheidet, wie zum Beispiel einen Uniabschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einem ähnlichen Bereich, dauert das normalerweise drei bis vier Jahre. Diese Programme bieten eine gründliche Ausbildung im Bereich maschinelles Lernen und verwandten Themen. Egal, welchen Weg du wählst, der Schlüssel zum Erfolg beim maschinellen Lernen liegt im ständigen Lernen, in der praktischen Anwendung und darin, immer auf dem Laufenden zu bleiben, was die neuesten Entwicklungen in diesem Bereich angeht.
Wichtig ist, dass man sich bewusst macht, dass maschinelles Lernen ein Beruf ist, bei dem man immer weiter lernt, weil ständig neue Technologien und Methoden entwickelt werden.
Wie man maschinelles Lernen von Grund auf neu lernt im Jahr 2026
Sich mit maschinellem Lernen zu beschäftigen, ist eine spannende Reise mit vielen Herausforderungen. Es ist ein riesiger Bereich, der viele Unterbereiche abdeckt. Aber mit einem klaren Plan, den richtigen Ressourcen und einem methodischen Ansatz wird der Weg machbar. Hier ist dein Leitfaden für die fantastische Welt des maschinellen Lernens im Jahr 2026:
1. Hol die Voraussetzungen nach
Bevor du dich auf die Reise ins maschinelle Lernen begibst, solltest du dir unbedingt ein solides Fundament in den wichtigsten Bereichen aufbauen. Diese grundlegenden Fähigkeiten sind die Basis für dein Wissen und deine Fähigkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz:
- Einfache Mathe. Maschinelles Lernen ist echt tief in mathematischen Prinzipien verwurzelt. Man muss kein Mathegenie sein, um im Bereich maschinelles Lernen richtig gut zu sein, aber die Grundlagen der linearen Algebra, der Analysis und der Statistik zu verstehen, ist echt wichtig. Zum Beispiel ist es echt wichtig, Matrixoperationen und lineare Transformationen in der linearen Algebra zu verstehen, um sich mit Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning auszukennen.
- Grundlegende Statistiken. Wenn du die Prinzipien der Statistik verstehst, kannst du maschinelles Lernen besser begreifen. Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und wichtige Erkenntnisse daraus zu gewinnen, ist in diesem Bereich echt wichtig. Um verschiedene Techniken des maschinellen Lernens effektiv anzuwenden, muss man sich mit Sachen wie statistischer Signifikanz, Verteilungen, Regressionsanalyse und Wahrscheinlichkeitsschätzungen auskennen.
- Lernbereitschaft. Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt und von ständigen Neuerungen, Methoden und Technologien geprägt ist. Deshalb ist es super wichtig, dass man vorausschauend denkt und immer bereit ist, dazuzulernen und sich anzupassen, wenn man im Bereich des maschinellen Lernens was erreichen oder weiterkommen will.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass das Niveau an Fachwissen und Kompetenz, das in diesen grundlegenden Bereichen gebraucht wird, je nach der spezifischen Rolle im Bereich des maschinellen Lernens, die du anstrebst, unterschiedlich ist. Zum Beispiel braucht ein Datenwissenschaftler vielleicht nicht jedes mathematische Prinzip, das beim maschinellen Lernen angewendet wird, genau zu kennen, während ein Forscher, der sich mit der Entwicklung neuer Modelle für maschinelles Lernen beschäftigt, vielleicht ein tieferes mathematisches Verständnis braucht.
Letztendlich ist es echt wichtig, deinen Lernweg an deine Karriereziele anzupassen und die Intensität deines Studiums in den verschiedenen Fächern zu variieren.
2. Fang an, deine Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen zu entwickeln
Maschinelles Lernen ist ein großes Gebiet mit vielen verschiedenen Teilbereichen, die alle wichtig sind, um das Thema richtig zu verstehen. Hier schauen wir uns diese Fähigkeiten genauer an und geben dir Infos, damit du sie besser verstehst.
Statistiken
Statistik ist beim maschinellen Lernen super wichtig, um Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Es geht darum, Datenverteilungen, statistische Tests und Wahrscheinlichkeitstheorien zu verstehen, die echt wichtig sind, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und zu bewerten. Hier sind ein paar Ressourcen, die dir den Einstieg in die Statistik für maschinelles Lernen erleichtern können:
- Grundlagen der Statistik mit Python Skill Track
- Einführungskurs in die Statistik
- Daten leicht gemacht: Ein Überblick über die deskriptive Statistik
Mathematik
Mathematik, vor allem lineare Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung, ist echt wichtig, um die Grundlagen von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verstehen. Diese mathematischen Konzepte werden direkt in verschiedenen ML-Techniken angewendet, von der Optimierung von Algorithmen bis hin zum Verständnis der Struktur neuronaler Netze.
- Mathematische Konzepte für Deep Learning einfach erklärt
- Lineare Algebra für Datenwissenschaft in R-Kurs
Programmierung
Programmieren ist das Tool, das Machine-Learning-Modelle zum Leben erweckt. Python ist die beliebteste Sprache, weil sie einfach zu lernen ist und es viele Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen gibt, wie NumPy, Pandas und Scikit-learn. Es gibt aber auch viele Leute, die R für maschinelles Lernen nutzen. Weiter unten zeigen wir dir die besten Tools und Pakete für maschinelles Lernen in diesen beiden Sprachen.
Datenstrukturen
Datenstrukturen sind echt wichtig, um Daten beim maschinellen Lernen effizient zu speichern, abzurufen und zu bearbeiten. Ein gutes Verständnis von Arrays, Listen, Bäumen und Graphen sowie deren Algorithmen kann die Leistung von ML-Modellen echt verbessern.
- Einführung in den Kurs „Datenstrukturen und Algorithmen“
- Python-Datenstrukturen mit einfachen und nicht-einfachen Beispielen – Tutorial
Datenbearbeitung
Datenbearbeitung bedeutet, Daten zu bereinigen, umzuwandeln und für die Analyse vorzubereiten. Diese Fähigkeit ist für das maschinelle Lernen super wichtig, weil die Qualität und das Format der Daten direkt die Leistung der Modelle beeinflussen.
- Datenbearbeitung mit Python – Lernpfad
- Datenbearbeitung im SQL-Kurs
- Datenbearbeitung mit R Skill Track
Maschinelles Lernen
Das Verständnis der Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens ist für diesen Bereich echt wichtig. Das umfasst sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und Optimierung.
- Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python-Lernpfad
- Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python – Lernpfad
- Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit R-Lernpfad
Tiefes Lernen
Deep Learning, ein Teilbereich des maschinellen Lernens, beschäftigt sich mit dem Training tiefer neuronaler Netze. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig für komplizierte Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr.
- Einführung in Deep Learning mit Python
- Einführung in Deep Learning mit Keras Kurs
- Einführung in Deep Learning mit PyTorch
Softwareentwicklung
Software-Engineering-Kenntnisse sind echt wichtig, vor allem wenn es darum geht, Machine-Learning-Modelle in einer Produktionsumgebung einzusetzen. Dazu gehört, dass man sich mit Versionskontrollsystemen wie Git, CI/CD-Praktiken (Continuous Integration and Delivery), Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungstools wie Kubernetes auskennt. Kenntnisse über Cloud-Dienste (AWS, GCP, Azure) zum Bereitstellen und Skalieren von Anwendungen sowie über APIs und Webdienste sind auch wichtig, um ML-Modelle in bestehende Softwaresysteme zu integrieren.
- Softwareentwicklung für Datenwissenschaftler in Python-Kurs
- Datenwissenschaft trifft Softwareentwicklung
Business Acumen
Eine große Herausforderung für Leute, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, ist es, Modelle zu entwickeln, die am Ende nie in der Produktion eingesetzt werden. Es ist echt wichtig, die geschäftlichen Auswirkungen von Machine-Learning-Lösungen zu verstehen, um einen Mehrwert zu schaffen. Dazu muss man verstehen, wie ML echte Geschäftsprobleme lösen, die Effizienz steigern und Innovationen vorantreiben kann.
3. Lerne wichtige Tools und Pakete für maschinelles Lernen kennen
Um maschinelles Lernen zu meistern, muss man sich mit einer Reihe von Tools und Paketen auskennen, die die Datenverarbeitung, die Modellerstellung und die Implementierung von Algorithmen erleichtern. Python ist zwar die beliebteste Programmiersprache für maschinelles Lernen, aber wir schauen uns die wichtigsten Pakete in den Python- und R-Ökosystemen an, die alle unterschiedliche Aufgaben im ML-Workflow erfüllen.
Die besten Python-Pakete für maschinelles Lernen
Pandas
Pandas ist ein wichtiger Baustein für die Datenbearbeitung und -analyse in Python. Es bietet robuste Datenstrukturen wie DataFrames, die das Bereinigen, Filtern und Aggregieren großer Datensätze vereinfachen – ein wichtiger erster Schritt bei jedem Machine-Learning-Projekt.
- Datenbearbeitung mit pandas Kurs
- Python-Pandas-Tutorial: Der ultimative Leitfaden für Anfänger
- Pandas-Spickzettel für Data Science in Python
Numpy
Numpy bietet die grundlegende Array-Struktur und die mathematischen Funktionen, die für wissenschaftliche Berechnungen in Python wichtig sind. Seine Effizienz bei numerischen Berechnungen macht es unverzichtbar für die Verarbeitung der multidimensionalen Daten, die in Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet werden.
- Einführung in den NumPy-Kurs
- NumPy-Crashkurs zum Mitmachen
- NumPy-Spickzettel: Datenanalyse in Python
Scikit-learn
Scikit-Learn ist ein echt vielseitiges Tool, das gängige Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Regression, Clustering und Dimensionsreduktion vereinfacht. Es ist so gemacht, dass es super mit anderen Python-Bibliotheken wie Numpy und Pandas zusammenarbeitet.
- Kurs „Maschinelles Lernen mit scikit-learn”
- Python-Maschinelles Lernen: Scikit-Learn-Tutorial
- Scikit-Learn-Spickzettel: Python-Maschinelles Lernen
XGBoost
XGBoost ist bekannt für seine Leistung und Geschwindigkeit bei Wettbewerben im Bereich maschinelles Lernen. Es ist eine Implementierung von gradientenverstärkten Entscheidungsbäumen, die auf Geschwindigkeit und Leistung ausgelegt sind, was für viele Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens super wichtig ist.
- Kurs „Extreme Gradient Boosting mit XGBoost”
- Lerne XGBoost in Python: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung
Tensorflow
Tensorflow ist eine starke Bibliothek für numerische Berechnungen und maschinelles Lernen, mit der Entwickler komplexe Deep-Learning-Modelle erstellen können. Dank seiner Flexibilität und Skalierbarkeit eignet es sich sowohl für die Forschung als auch für die Produktion.
- Einführung in den Kurs „TensorFlow in Python“
- TensorFlow-Tutorial für Leute, die gerade anfangen
- Python-Tutorial zu Faltungsneuronalen Netzen (CNN) mit TensorFlow
Keras
Keras ist so gemacht, dass man schnell mit tiefen neuronalen Netzen experimentieren kann. Es hat eine coole, benutzerfreundliche API, die auf TensorFlow läuft und das Entwerfen von Modellen und das Experimentieren echt einfach macht.
- Einführung in Deep Learning mit Keras Kurs
- Kurs „Fortgeschrittenes Deep Learning mit Keras“
- Keras Tutorial: Deep Learning in Python
PyTorch
PyTorch ist bekannt für seinen dynamischen Berechnungsgraphen und seine benutzerfreundliche Oberfläche, was es zu einer beliebten Wahl für Forscher und Entwickler macht, die an innovativen Modellen für maschinelles Lernen arbeiten, vor allem im Bereich des Deep Learning.
- Einführung in Deep Learning mit PyTorch
- Kurs „Deep Learning für Fortgeschrittene mit PyTorch”
- PyTorch Tutorial: Ein einfaches neuronales Netzwerk von Grund auf aufbauen
- Deep Learning mit PyTorch – Spickzettel
Die besten Machine-Learning-Pakete
Tidymodels
Tidymodels ist eine Sammlung von R-Paketen für die Modellierung und maschinelles Lernen, die auf gemeinsamen Prinzipien basieren und so konzipiert sind, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. Es macht viele der üblichen Aufgaben in einem Machine-Learning-Workflow einfacher, von der Datenvorverarbeitung bis hin zur Modelloptimierung und -validierung.
- Modellierung mit tidymodels in R-Kurs
- Feature Engineering zur Vorhersage von Hotelbuchungen mit tidymodels
- Analyse von Kreditwürdigkeitsbewertungen mit tidymodels in R
Caret
Das Caret-Paket in R ist eine super Lösung zum Erstellen und Auswerten von Modellen für maschinelles Lernen. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle zu Hunderten von ML-Algorithmen, was das Trainieren von Modellen, das Erstellen von Vorhersagen und das Bewerten ihrer Leistung innerhalb eines einheitlichen Rahmens vereinfacht.
Zufallswald
Dieses Paket nutzt den Random-Forest-Algorithmus, der für seine Genauigkeit und Robustheit bekannt ist, vor allem bei Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.
XGBoost
XGBoost in R bietet eine effiziente und skalierbare Implementierung von Gradient-Boosting-Frameworks, die für ihre hohe Leistung und Geschwindigkeit in Machine-Learning-Wettbewerben und realen Anwendungen bekannt sind.
Tensorflow
Mit Tensorflow für R kannst du die starken Deep-Learning-Funktionen von TensorFlow direkt in R nutzen und so anspruchsvolle Modelle mit der vertrauten Benutzeroberfläche von R entwickeln.
Keras
Keras in R macht die Einfachheit und Flexibilität der Keras-API für R-Nutzer zugänglich und lässt Deep Learning mit hochentwickelten neuronalen Netzwerken einfacher und leichter umsetzbar werden.
Ein Beispiel für einen Lernplan zum maschinellen Lernen
Dieser ML-Lernplan ist als grundlegender Weg gedacht und kann je nach deinen persönlichen Zielen und Aufgaben im Bereich angepasst werden. Nutze es auf jeden Fall und passe es nach deinen Vorstellungen an!
Monat 1–3: Grundlagen des maschinellen Lernens schaffen
- Mathe- und Statistikkenntnisse verbessern: Unverzichtbar, um Algorithmen und Datenanalyse zu verstehen. Lineare Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung sind das A und O von ML-Modellen.
- Lerne die Grundlagen des Programmierens: Python ist echt empfehlenswert, weil es super Support und Bibliotheken für ML hat. Programmierkenntnisse sind super wichtig, um ML-Algorithmen umzusetzen und zu testen.
- Fang an, mit Daten zu arbeiten: Mach dich mit Techniken zur Datenbearbeitung und -visualisierung vertraut. Das Verstehen und Vorbereiten von Daten sind wichtige Schritte, bevor man ein ML-Modell anwendet.
Empfohlene Ressourcen
- Grundlagen der Statistik mit Python Skill Track
- Python-Programmier-Lernpfad
- Datenvisualisierung mit Python – Lernpfad
- Über 60 Python-Projekte für alle Kenntnisstufen
Monat 4–6: Einstieg ins maschinelle Lernen
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens: Unterscheide zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen. Dieser Unterschied ist echt wichtig, um den richtigen Ansatz für verschiedene Probleme zu finden.
- Einfache Modelle erstellen und bewerten: Fang mit Modellen wie linearer Regression und Entscheidungsbäumen an, um zu verstehen, wie man Modelle baut und bewertet.
- Wende dein Wissen auf echte Datensätze an: Praktische Erfahrung festigt theoretisches Wissen und verbessert die Fähigkeiten zur Problemlösung.
Empfohlene Ressourcen
- Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python-Lernpfad
- Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python – Lernpfad
- Einführung in die Regression mit statsmodels in Python Kurs
- 25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus
Monat 7–9: Vertiefe dein Wissen
- Tauch ein in Deep Learning: Entdecke die Komplexität neuronaler Netze, die super nützliche Werkzeuge für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung sind.
- MLOps verstehen: Zu lernen, wie man Modelle effizient in der Produktion einsetzt, ist für echte Anwendungen echt wichtig.
- Mach bei Projekten oder Wettbewerben mit: Herausforderungen helfen dabei, Fähigkeiten zu verbessern und geben Einblicke in praktische ML-Anwendungen und bewährte Verfahren der Community.
Empfohlene Ressourcen
- Einführung in Deep Learning mit Python
- MLOps-Grundlagen
- Tutorial zu maschinellem Lernen, Pipelines, Bereitstellung und MLOps
- Spickzettel zum maschinellen Lernen
Monate 10+: Lerne weiter und spezialisiere dich
- Such dir ein Fachgebiet aus: Wenn man sich auf einen Bereich wie NLP oder Computer Vision konzentriert, kann man echt tiefes Fachwissen und Verständnis aufbauen.
- Mach bei Open-Source-Projekten mit: Die Zusammenarbeit und Mitwirkung an Projekten kann echte Erfahrungen und Engagement in der Gemeinschaft bieten.
- Bleib auf dem Laufenden über aktuelle Forschungsergebnisse: Wenn du über neue Entwicklungen auf dem Laufenden bleibst, stellst du sicher, dass deine Fähigkeiten relevant und auf dem neuesten Stand bleiben.
Empfohlene Ressourcen
Die 5 besten Tipps zum Lernen von maschinellem Lernen
1. Such dir eine Disziplin aus
Maschinelles Lernen ist ein riesiges Gebiet mit vielen Spezialisierungen. Fang damit an, Bereiche zu finden, die deinen Interessen und Karrierezielen entsprechen. Egal, ob du Algorithmen entwickelst, an neuronalen Netzen arbeitest oder ML in bestimmten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen einsetzt – ein klarer Fokus macht deinen Lernprozess einfacher. Wenn du deinen Weg selbst gestaltest, wird das Lernen nicht nur einfacher, sondern du kannst auch dein Fachwissen in den Bereichen ausbauen, die dir am wichtigsten sind.
2. Fang an zu lernen
Starte deine Lernreise mit Grundlagenkursen, die die wichtigsten Prinzipien des maschinellen Lernens, der Statistik und der Programmierung abdecken. Nutze Online-Plattformen, Uni-Kurse und Workshops, um dir eine solide Basis aufzubauen. Wenn du Fortschritte machst, kannst du dich mit anspruchsvolleren Themen und Technologien beschäftigen. Ein strukturierter Ansatz, der theoretisches Wissen mit praktischen Einblicken verbindet, ist super wichtig, um die Komplexität des maschinellen Lernens zu meistern.
3. Teste deine Fähigkeiten mit Projekten
Theorie ist wichtig, aber nichts geht über praktische Erfahrung. Fang mit kleinen Projekten an, um das Gelernte anzuwenden, und nimm dann nach und nach komplexere Herausforderungen in Angriff. Projekte helfen dir, dein Wissen zu vertiefen und potenziellen Arbeitgebern deine Fähigkeiten zu zeigen. Sie zeigen konkret, was du drauf hast und wie du mit Machine-Learning-Lösungen echte Probleme lösen kannst.
4. Melde dich bei einer Community an
Die Machine-Learning-Community ist riesig und echt hilfsbereit. Mach bei Foren, Meetups und Hackathons mit, um dich mit Leuten und Experten auszutauschen. Diese Communities bieten echt wertvolle Ressourcen, Mentoring und Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bei Projekten. Wenn du dich in der Community engagierst, lernst du schneller, bleibst motiviert und findest neue Möglichkeiten, dich persönlich und beruflich weiterzuentwickeln.
5. Bleib auf dem Laufenden
Maschinelles Lernen ist ein Bereich, der sich ständig weiterentwickelt, deshalb ist ständiges Lernen echt wichtig. Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Forschungsergebnisse, Tools und Best Practices. Probier neue Techniken aus, hol dir Feedback und lern aus Fehlern. Iteration ist ein zentrales Prinzip des maschinellen Lernens selbst, und wenn du diese Denkweise auf deinen Lernprozess anwendest, kannst du deine Fähigkeiten und deine Anpassungsfähigkeit in diesem dynamischen Bereich erheblich verbessern.
Die besten Ressourcen, um 2026 maschinelles Lernen zu lernen
Es gibt viele Ressourcen, die dir beim Lernen von maschinellem Lernen helfen, von Kursen und Lehrbüchern bis hin zu praktischen Projekten. Die richtige Ressource auszuwählen kann dir helfen, einen guten Start ins Studium zu haben. Hier sind unsere Top-Tipps, um dir den Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens zu erleichtern:
Mach die besten Maschinenkurse, um loszulegen
DataCamp ist eine super Plattform, die interaktive Kurse anbietet, die speziell für angehende Datenwissenschaftler gemacht sind. Die Kurse reichen von Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau und sind mit praktischen Übungen gestaltet. Hier sind ein paar der besten Kurse zum Thema maschinelles Lernen auf DataCamp:
- Python-Grundlagen
- Datenbearbeitung mit Python
- Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
- Wissenschaftler für maschinelles Lernen mit Python
- Einführung in Deep Learning mit PyTorch
Mach dir Machine-Learning-Projekte klar
Beim Lernen von maschinellem Lernen geht's um mehr als nur um Theorien und Programmiertechniken. Es geht um praktische Übungen, und da kommt das Abschließen von Projekten ins Spiel.
Such dir erst mal ein passendes Projekt, das zu deinen Kenntnissen passt, und schau dir dann die richtigen Tools an, wie Python und seine umfangreichen Bibliotheken, für deine Projekte. Es ist echt wichtig, deine Daten zu verstehen und vorzubereiten, weil das direkt die Effektivität deines Modells beeinflusst.
Hier sind ein paar Ideen für KI-Projekte, die du umsetzen kannst, um deine KI-Kenntnisse zu verbessern. Schau dir unbedingt unsere Artikel zu Machine-Learning-Projekten für alle Niveaus an, um mehr Infos zu kriegen.
- Beim Projekt „Predict Taxi Fares ” (Taxipreise vorhersagen) sagst du anhand des New Yorker Taxidatensatzes voraus, wo und wann du den höchsten Fahrpreis erzielen kannst. Du benutzt tidyverse für die Datenverarbeitung und Visualisierung. Um Ort und Zeit vorherzusagen, probierst du ein Baum-Basismodell wie Entscheidungsbaum und Random Forest aus.
- In der „ “ Leben schenken: Im Projekt „Blutspenden vorhersagen“ ( ) sagst du voraus, ob jemand in einem bestimmten Zeitraum Blut spenden wird oder nicht. In diesem Projekt bearbeitest du Rohdaten und gibst sie ins TPOT Python AutoML-Tool (Automated Machine Learning) rein.
- Im Projekt „Ähnlichkeit von Filmen anhand von Zusammenfassungen der Handlung finden“ wirst du verschiedene NLP-Verfahren (Natural Language Processing) und KMeans nutzen, um die Ähnlichkeit zwischen Filmen anhand der Handlung aus IMDB und Wikipedia vorherzusagen. Du lernst, wie du die Daten zusammenführst, Tokenisierung und Stemming auf Text anwendest, ihn mit TfidfVectorizer umwandelst, mit dem KMeans-Algorithmus Cluster erstellst und schließlich das Dendrogramm zeichnest.
Schau dir ein paar der besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen an.
Bücher bieten echt tiefes Wissen und Einblicke von Leuten, die sich in dem Bereich auskennen. Hier sind ein paar der einflussreichsten Bücher zum Thema KI, die dir vielleicht nützlich sein könnten:
- Die 15 besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen, die du 2026 lesen solltest
- Die 11 besten Bücher zum Thema Deep Learning, die du 2026 lesen solltest
Denk dran, der Schlüssel zum Lernen von maschinellem Lernen ist Beständigkeit und Übung. Hab keine Angst, klein anzufangen und dich dann langsam an komplexere Konzepte und Projekte heranzutasten. Du wirst staunen, wie viel du lernen kannst, wenn du jeden Tag ein bisschen Zeit fürs Lernen aufwendest.
Schau dir die besten Spickzettel zum Thema maschinelles Lernen an.
Unsere Auswahl an Spickzetteln zum Thema Data Science kann als Schnellreferenz für viele verschiedene Themen rund ums maschinelle Lernen dienen:
- Spickzettel zum maschinellen Lernen
- Python-Spickzettel für Anfänger
- Spickzettel zum überwachten maschinellen Lernen
- Spickzettel zum unüberwachten maschinellen Lernen
- chatGPT-Spickzettel für Datenwissenschaft
- Deep Learning mit PyTorch – Spickzettel
Unser Spickzettel zum maschinellen Lernen erklärt viele Algorithmen und wofür man sie benutzt.
Die verschiedenen Berufe im Bereich Machine Learning heute
Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen werden in vielen Jobs immer wichtiger. Hier sind vier wichtige Positionen, wo diese Fähigkeiten besonders wichtig sind:
Datenwissenschaftler
Datenwissenschaftler schauen sich Unternehmensdaten genau an, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, und erklären diese dann Leuten, die nicht so viel mit Technik am Hut haben. Sie kennen sich super mit Machine-Learning-Workflows aus, verbinden diese mit Geschäftsanwendungen und arbeiten meistens mit Codierungstools für Analysen, wobei sie oft mit Big-Data-Tools arbeiten.
Ihre Aufgabe ist es, Daten zu durchforsten, große Datensätze zu verwalten und verschiedene Datenpunkte zu kombinieren, um Trends zu erkennen. Mit ihren analytischen, statistischen und programmiertechnischen Fähigkeiten checken sie große Datensätze und machen daraus datengestützte Lösungen für knifflige Geschäftsprobleme, wie zum Beispiel ML-Algorithmen für die Gewinnung von Erkenntnissen, die Automatisierung von Prozessen oder die Steigerung des Kundennutzens.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Gute Kenntnisse in Python, R und SQL
- Verständnis von ML- und KI-Konzepten
- Fähigkeiten in statistischer Analyse und Vorhersagemodellierung
- Techniken zur Datenvisualisierung und Berichterstellung
- Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
Zu den wichtigsten Tools gehören:
- Datenanalyse-Tools wie Pandas und NumPy
- ML-Bibliotheken wie Scikit-learn
- Visualisierungstools wie Matplotlib und Tableau
- Big-Data-Frameworks wie Airflow und Spark
- Befehlszeilentools wie Git und Bash
Ingenieur für maschinelles Lernen
Machine Learning Engineers sind darauf spezialisiert, Machine Learning-Modelle für die Produktion zu entwickeln und zu skalieren. Sie verbinden Datenwissenschaft und Softwareentwicklung und sorgen dafür, dass Modelle nicht nur genau sind, sondern auch gut in Anwendungen und Systeme für Nutzer integriert werden.
Für diese Aufgabe brauchst du echtes Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen, Softwareentwicklung und musst mit großen Datensystemen umgehen können. ML-Ingenieure sind super wichtig, wenn es darum geht, das Training, die Versionierung, die Bereitstellung und die Überwachung von Modellen zu automatisieren und die Modelle hinsichtlich Leistung und Skalierbarkeit zu optimieren.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Softwareentwicklung
- Tiefes Verständnis von Algorithmen und Frameworks für maschinelles Lernen
- Erfahrung mit Tools für Datenpipelines und Workflow-Management
- Kenntnisse über Cloud-Dienste und Containerisierungstechnologien
- Fähigkeiten in der Leistungsoptimierung und Fehlerbehebung
Zu den wichtigsten Tools gehören:
- Frameworks für maschinelles Lernen (TensorFlow, PyTorch)
- Containerisierungstools (Docker, Kubernetes)
- Cloud-Computing-Plattformen (AWS, GCP, Azure)
- Tools für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (Jenkins, GitLab CI)
- Tools zum Überwachen und Protokollieren von ML-Modellen
KI-Entwickler
KI-Entwickler verbinden Softwareentwicklung mit künstlicher Intelligenz und entwickeln Algorithmen, mit denen Maschinen Aufgaben erledigen können, für die man normalerweise menschliche Intelligenz braucht. In dieser Rolle geht es darum, Programmierkenntnisse mit einem Verständnis für KI- und ML-Prinzipien zu verbinden, um Anwendungen zu entwickeln, die lernen, sich anpassen und Entscheidungen treffen können. Zu den Fähigkeiten gehören fortgeschrittene Programmierung, Algorithmenentwicklung und Systemintegration. Zu den wichtigsten Tools gehören KI-Frameworks wie TensorFlow, Entwicklungsumgebungen wie Jupyter und Versionskontrolle mit Git, die eine effiziente Zusammenarbeit und Bereitstellung von KI-Lösungen ermöglichen.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Fortgeschrittene Programmierung in Sprachen wie Python und C++
- Du kennst dich gut mit KI- und Machine-Learning-Bibliotheken und -Frameworks aus.
- Gutes Verständnis von Algorithmusentwicklung und Datenstrukturen
- Fähigkeit, KI in Anwendungen und Systeme einzubauen
- Teamfähigkeit für die Arbeit in Softwareentwicklungsteams
Zu den wichtigsten Tools gehören:
- KI-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch zum Erstellen und Trainieren von Modellen
- Entwicklungsumgebungen wie Jupyter Notebooks zum Experimentieren mit Code
- Versionskontrollsysteme wie Git für die Codeverwaltung und die Zusammenarbeit im Team
- Tools zum Debuggen und Visualisieren, um die Modellleistung zu checken und zu verbessern
Forschungswissenschaftler
Forscher im Bereich maschinelles Lernen erweitern die Grenzen der KI und entwickeln neue Algorithmen und Modelle. Sie machen Experimente, veröffentlichen ihre Ergebnisse und helfen der Wissenschaft, KI und ML besser zu verstehen. Ihre Arbeit umfasst oft theoretische Forschung und praktische Anwendung, was ein tiefes Verständnis von Mathematik, Statistik und Informatik erfordert.
Zu den wichtigsten Fähigkeiten gehören:
- Know-how in mathematischer und statistischer Modellierung
- Gute Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R
- Erfahrung mit fortgeschrittenen Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learning
- Fähigkeit, fundierte wissenschaftliche Forschung zu betreiben und Ergebnisse zu veröffentlichen
- Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten
Zu den wichtigsten Tools gehören:
- Deep-Learning-Frameworks (wie TensorFlow, PyTorch)
- Wissenschaftliche Rechenwerkzeuge (wie MatLab, Mathematica)
- Software zum Schreiben und Präsentieren (wie LaTeX, Google Slides)
- Cloud-Computing-Ressourcen (wie AWS, Google Cloud Platform)
Wie man heute einen Job im Bereich maschinelles Lernen findet
Ohne einen klassischen Uni-Abschluss einen Job im Bereich maschinelles Lernen zu finden, kann schwierig sein, ist aber über andere Wege machbar.
Lerne immer mehr über das Fachgebiet
Tauch ein in die ML-Community, indem du an Webinaren und Konferenzen teilnimmst und dir Branchen-Podcasts wie den DataFramed-Podcast von DataCamp anhörst. Das erweitert dein Wissen und hält dich über die neuesten Technologien und Methoden im Bereich ML auf dem Laufenden, was dein Engagement für deine berufliche Weiterentwicklung zeigt. Hier sind ein paar unserer Lieblingskonferenzen und Podcasts, die du dir mal anschauen kannst!
Ein Portfolio aufbauen
Ein Portfolio mit Projekten zeigt, wie du maschinelles Lernen praktisch anwendest, um Probleme zu lösen. Heb Projekte hervor, die innovative Lösungen oder bedeutende Auswirkungen zeigen, da diese für potenzielle Arbeitgeber interessant sind. Wir empfehlen dir auch, dir DataCamp Portfolios anzuschauen, weil du damit kostenlos und ganz einfach tolle Portfolios erstellen kannst.
Lass dich zertifizieren
Mach dir einen Namen mit Zertifikaten für maschinelles Lernen von anerkannten Instituten. Diese Zertifizierungen zeigen, dass du dich in deinem Bereich gut auskennst und engagiert bist, und machen das Fehlen eines formellen Abschlusses wett. Mehr über Data-Science-Zertifizierungen und KI-Zertifizierungen kannst du in unseren separaten Artikeln lesen.
Mach dir einen guten Lebenslauf
Mach deinen Lebenslauf so, dass deine ML-Fähigkeiten, Projekte und Zertifizierungen richtig zur Geltung kommen. Verwende Stichwörter, die für Jobs im Bereich maschinelles Lernen wichtig sind, und achte darauf, dass dein Lebenslauf so aufgebaut ist, dass er die ATS-Prüfungen besteht und gleichzeitig Personalverantwortliche anspricht.
Vernetz dich und heb dich von der Masse ab
Wenn du in Online-Communities, Foren und beruflichen Netzwerken aktiv mitmachst, kannst du deine Sichtbarkeit echt steigern. Teile deine Projekte, mach bei Diskussionen mit und tausche dich mit ML-Profis aus, um wertvolle Kontakte zu knüpfen, die zu Jobchancen führen können.
Abschließende Bemerkungen
Der Einstieg in die Welt des maschinellen Lernens ist echt herausfordernd, aber auch super lohnenswert. Denk beim Lernen daran, dass ständiges Lernen und praktische Anwendung echt wichtig sind. Bleib neugierig, stell dich Herausforderungen und hol dir Unterstützung und Inspiration aus der Community. Dein Weg im Bereich ML ist einzigartig; pass dein Lernen an deine Ziele und Interessen an. Mit Engagement und Durchhaltevermögen findest du deinen Platz in der sich ständig weiterentwickelnden Welt des maschinellen Lernens.
Starte noch heute deine Reise zum Meister des maschinellen Lernens mit dem Skill Track „Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python“ von DataCamp.
