Weiter zum Inhalt
Startseite

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.

Kostenloses Konto erstellen

Mit Google fortfahrenWeitere Optionen anzeigen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
Group

Training für 2 oder mehr Personen?

Probiere es mit DataCamp for Business

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+
11.611 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+
9 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?

Assessment durchführen

Erkunde Maschinelles Lernen Kurse und Lernpfade

Kurs

Monitoring Machine Learning in Python

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

Kurs

Stimmungsanalyse in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
472 Wiederholungen
4 Std.
Sind Menschen von deinen Produkten begeistert oder lässt dein Service zu wünschen übrig? Zeit für eine gründliche Stimmungsanalyse.

Kurs

ARIMA-Modelle in Python

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

Kurs

Betrugserkennung mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
202 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs bekommst du praxisnah vermittelt, wie du mit Python Betrug erkennst.

Kurs

Einführung in Data Versioning mit DVC

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
425 Wiederholungen
3 Std.
Data Version Control für ML-Datenmanagement entdecken. Setup meistern, Pipelines automatisieren und Modelle nahtlos bewerten.

Kurs

Unüberwachtes Lernen in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
109 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.

Kurs

Überwachtes Lernen in R: Regression

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
107 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du, zukünftige Ereignisse mit linearer Regression, generalisierten additiven Modellen, Random Forests und xgboost vorherzusagen.

Kurs

Clusteranalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
77 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

ML-Vorstellungsgespräche in Python üben

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

Kurs

Ensemble-Methoden in Python

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

Kurs

Machine Learning für Marketing mit Python

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

Kurs

Maschinelles Lernen mit caret in R

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

Kurs

Support Vector Machines in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
97 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Kurs lernst du die Support-Vektor-Maschine (SVM) auf eine einfache und anschauliche Art kennen.

Kurs

Recommendation Engines mit PySpark erstellen

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
250 Wiederholungen
4 Std.
Lernen Sie Tools und Techniken kennen, um Ihre eigenen Big Data zu nutzen und positive Erlebnisse für Ihre Nutzer zu ermöglichen.

Kurs

MLOps für Unternehmen

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

Kurs

Machine Learning im Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
119 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

Modellierung mit tidymodels in R

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

Kurs

Feature Engineering in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
157 Wiederholungen
4 Std.
Du lernst die Grundkonzepte des Feature Engineering und wie du sie mit dem R-Framework tidymodels praktisch anwendest.

Kurs

Fraud Detection in R

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

Kurs

Einführung in Natural Language Processing mit R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
40 Wiederholungen
4 Std.
Hol dir einen Überblick über alle Fähigkeiten und Tools, die du brauchst, um bei der Verarbeitung natürlicher Sprache in R richtig gut zu werden.

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

    Erweitere deine Datenkompetenzen mit DataCamp for Mobile

    Mach Fortschritte unterwegs – mit unseren mobilen Kursen und den täglichen 5-minütigen Coding-Challenges.

    Download on the App StoreGet it on Google Play