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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

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
9.682 Wiederholungen
2 Std.
In diesem Kurs lernst du das spannende Themenfeld des maschinellen Lernens kennen – und du benötigst dafür gar keine Programmierkenntnisse.

Lernpfad

Grundlagen des maschinellen Lernens in Python

4.5+
8 Wiederholungen
16 Std.
Lerne die Kunst des maschinellen Lernens und werde zum Meister der Vorhersage, der Mustererkennung und der Anfänge des Deep und Reinforcement Learning.

Nicht sicher, wo du anfangen sollst?

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Erkunde Maschinelles Lernen Kurse und Lernpfade

Kurs

Machine Learning for Finance in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
208 Wiederholungen
4 Std.
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Kurs

Unsupervised Learning in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
101 Wiederholungen
4 Std.
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Kurs

Einführung in TensorFlow mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
53 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs zeigt dir, was neuronale Netze sind und wie du mit TensorFlow Deep-Learning-Modelle erstellst.

Kurs

Supervised Learning in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
99 Wiederholungen
4 Std.
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Kurs

Cluster Analysis in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
69 Wiederholungen
4 Std.
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
42 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

Kurs

Vollautomatisiertes MLOps

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
323 Wiederholungen
4 Std.
Lerne mehr über MLOps-Architektur, CI/CD/CM/CT-Techniken und Automatisierungsmuster, um ML-Systeme einzusetzen, die langfristig einen Mehrwert bieten.

Kurs

Monitoring Machine Learning in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
345 Wiederholungen
3 Std.
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Kurs

Einführung in Data Versioning mit DVC

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
379 Wiederholungen
3 Std.
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
393 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs entwickelst du fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle mit Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Kurs

ARIMA-Modelle in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
395 Wiederholungen
4 Std.
Im Fokus dieses Kurses stehen ARIMA-Modelle in Python und der sichere Umgang mit Zeitreihenanalysen.

Kurs

Market Basket Analysis in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
259 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Buchhandlungsdaten und erstellst Filmempfehlungen.

Kurs

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
106 Wiederholungen
4 Std.
Wir vertiefen dein Wissen und bereiten dich mit Python-ML-Interviewfragen gezielt auf dein nächstes Bewerbungsgespräch vor.

Kurs

Modellierung mit tidymodels in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
175 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du deine Workflows im Bereich maschinelles Lernen mit tidymodels optimieren kannst.

Kurs

Building Chatbots in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
145 Wiederholungen
4 Std.
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
168 Wiederholungen
4 Std.
Hier setzt du Machine Learning im Marketing ein – vom Customer Lifetime Value über Abwanderungsprognosen bis zur Segmentierung.

Kurs

Machine Learning im Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
112 Wiederholungen
5 Std.
Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.

Kurs

Sentiment Analysis in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
95 Wiederholungen
4 Std.
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Kurs

Fraud Detection in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
37 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs gibt dir das nötige Fundament, um mit Analytics in R effektiv Betrug zu erkennen.

Kurs

Hyperparameter-Tuning in R

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
55 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, wie du die Hyperparameter deines Modells anpassen kannst, um die besten Vorhersageergebnisse zu bekommen.

Kurs

MLOps für Unternehmen

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
138 Wiederholungen
3 Std.
Du lernst die Grundlagen von MLOps kennen, einschließlich Tools und Methoden zur Automatisierung und Skalierung von ML-Anwendungen.

Kurs

Dimensionsreduktion in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
96 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs zeigt dir Techniken zur Dimensionsreduktion in R und macht dich mit der Merkmalsauswahl und -extraktion vertraut.

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.

    Weitere Technologien und Themen

    Technologien

    Themen

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