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Kurse zum maschinellen Lernen

In den Kursen zum maschinellen Lernen werden Algorithmen und Konzepte behandelt, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen. Baue deine Fähigkeiten in NLP, Deep Learning, MLOps und mehr aus.

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Empfohlen für Machine Learning Anfänger

Baue deine Machine Learning-Fähigkeiten mit interaktiven Kursen auf, die von Experten aus der Praxis kuratiert werden.

Kurs

Machine Learning verstehen

EinsteigerSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
11.3K
Eine Einführung in maschinelles Lernen ohne Programmierung.

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Blättern Maschinelles Lernen Kurse und Lernpfade

69 Projekte

Kurs

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
21.2K
Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!

Kurs

Machine Learning verstehen

EinsteigerSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
11.3K
Eine Einführung in maschinelles Lernen ohne Programmierung.

Kurs

Unüberwachtes Lernen in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
5.2K
Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.

Kurs

MLOps-Konzepte

MittelSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
3.4K
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

Kurs

Machine Learning for Business

EinsteigerSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
2.5K
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.

Kurs

Image Processing in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

Kurs

Cluster Analysis in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.

Kurs

Linear Classifiers in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

Kurs

End-to-End Machine Learning

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.

Kurs

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.3K
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Kurs

Introduction to MLflow

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

Kurs

Machine Learning with PySpark

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.1K
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

Kurs

MLOps Deployment and Life Cycling

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1K
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

Kurs

Dimensionality Reduction in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
976
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

Kurs

Unsupervised Learning in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
957
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Kurs

Hyperparameter Tuning in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
935
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

Kurs

Model Validation in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
923
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
774
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Kurs

Feature Engineering for NLP in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
755
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Kurs

ARIMA Models in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
732
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Kurs

CI/CD for Machine Learning

ExperteSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
692
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Kurs

Machine Learning for Finance in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
663
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Kurs

Building Chatbots in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
652
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Bist du bereit, deine Fähigkeiten einzusetzen?

Projekte ermöglichen es dir, dein Wissen auf eine breite Palette von Datensätzen anzuwenden, um reale Probleme in deinem Browser zu lösen

    Häufig gestellte Fragen

    Ist maschinelles Lernen einfach zu lernen?

    Die DataCamp-Einsteigerkurse für maschinelles Lernen machen viel Spaß und bieten eine hervorragende Grundlage für maschinelles Lernen, um deine Karriere oder dein Unternehmen voranzubringen. Innerhalb weniger Wochen wirst du in der Lage sein, Modelle zu erstellen und Vorhersagen und Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem erlernst du Grundkenntnisse in Python und R sowie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz.

    Danach wird die Lernkurve ein bisschen steiler. Karrieren im Bereich des maschinellen Lernens erfordern ein tieferes Verständnis von Statistik, Mathematik und Softwaretechnik, die alle auf dem DataCamp erlernt werden können.

    Wofür wird maschinelles Lernen eingesetzt?

    Kurz gesagt ist maschinelles Lernen eine Art der künstlichen Intelligenz, deren Algorithmen bei der Erfassung von Daten analytische Modelle erstellen und Vorhersagen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingriff treffen.

    Es ist schwierig, eine Branche zu finden, in der maschinelles Lernen nicht eingesetzt wird. Marketingfachleute nutzen zum Beispiel maschinelles Lernen, um die Rendite von Marketingkampagnen vorherzusagen. Ebenso nutzen Einkaufsabteilungen maschinelles Lernen, um den benötigten Bestand vorherzusagen.

    Unternehmen aller Art nutzen maschinelles Lernen, um Kundenverhalten vorherzusagen, Lieferketten abzubilden und Umsätze zu prognostizieren. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Gesundheitsergebnisse vorherzusagen und die Patientenzufriedenheit zu verbessern. Maschinelles Lernen hilft Wissenschaftlern, Szenarien für den Klimawandel zu modellieren, einschließlich möglicher Lösungen.

    Genauer gesagt wird maschinelles Lernen in intelligenten Geräten, Suchmaschinen und Streaming-Diensten eingesetzt (wenn Netflix dir eine Serie oder einen Film vorschlägt, der auf deinem Fernsehverhalten basiert, ist das maschinelles Lernen).

    Welche Jobs kannst du mit Kenntnissen über maschinelles Lernen bekommen?

    Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens sind in der Programmierung, in der Datenwissenschaft und in anderen Bereichen der Computertechnik wertvoll. Außerdem ist maschinelles Lernen ein Muss für jeden, der in der Robotik arbeiten will!

    Nicht alle Berufe, die maschinelles Lernen erfordern, sind jedoch im technischen Bereich angesiedelt. Linguisten nutzen zum Beispiel maschinelles Lernen, um die sich ständig verändernden Sprachen und Dialekte zu verfolgen. Darüber hinaus benötigen Unternehmensabteilungen wie Marketing, Buchhaltung, Logistik und Einkauf, um nur einige zu nennen, zunehmend Experten für maschinelles Lernen, um fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens können dir in fast jeder Position einen Vorsprung verschaffen, denn Modellierung und Vorhersage sind geschäftskritische Anforderungen.

    Sind Fähigkeiten im maschinellen Lernen gefragt?

    Ja, Fähigkeiten im maschinellen Lernen sind sehr gefragt. Einem Bericht des Weltwirtschaftsforums zufolge wird die Nachfrage nach KI- und ML-Spezialisten zwischen 2023 und 2027 voraussichtlich um 40 % steigen.

    Wie viel Mathe brauche ich, um einen Kurs in Maschinellem Lernen zu belegen?

    Wenn du ein grundlegendes Verständnis für Konzepte des maschinellen Lernens entwickeln willst, brauchst du nicht viel Mathematik. Wenn du tiefer eintauchen und maschinelles Lernen zu deinem Beruf machen willst (im Gegensatz zu einer Ergänzung zu deiner bestehenden Karriere), ist ein Grundwissen in Statistik und Algebra hilfreich. Wenn du keinen mathematischen Hintergrund hast, ist das okay. Wir bringen dir alles bei, was du brauchst, und unsere Ausbilder sind viel weniger furchteinflößend als dein Mathelehrer in der Schule.

    Muss ich Software für maschinelles Lernen herunterladen, um auf dem DataCamp zu lernen?

    Du musst nichts herunterladen, um mit DataCamp zu lernen. Alle Tools, die wir verwenden, sind webbasiert.

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