Kurs
End-to-End Machine Learning
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.6+
- 857
Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.
Maschinelles Lernen
Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
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Dieser Kurs führt dich ein in die Welt des maschinellen Lernens und zeigt, wie du End-to-End-Modelle entwirfst, trainierst und einsetzt.
Maschinelles Lernen
Kurs
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du mit FastAPI APIs entwickelst, die KI-Modelle unterstützen und auf die Anforderungen der echten Welt zugeschnitten sind.
Künstliche Intelligenz
Kurs
In diesem Kurs lernst du das moderne MLOps-Framework kennen und beschäftigst dich mit dem Lebenszyklus und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Maschinelles Lernen
Kurs
Lerne OOP-Fähigkeiten mit Deskriptoren, mehrstufiger Vererbung und abstrakten Basisklassen!
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne die Datenüberprüfung in Excel, um die Genauigkeit zu verbessern, Dropdown-Menüs zu erstellen und Lagerbestände und Bestellungen sicher zu verwalten.
Datenmanagement
Kurs
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Lerne, wie du Pivot-Tabellen erstellst und mit nur wenigen Klicks Tausende von Datenpunkten organisierst.
Datenbearbeitung
Kurs
Lerne Azure-Dienste wie Compute, Storage und Automation kennen und wende sie in praxisnahen Übungen selbst an.
Cloud
Kurs
Lerne, wie du flexibel strukturierte Daten mit MongoDB bearbeiten und analysieren kannst.
Data Engineering
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datenbearbeitung
Kurs
Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Meistere Java-Objekte, das Collections Framework und Exception-Handling – mit Logging als solider Grundlage!
Softwareentwicklung
Kurs
Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Der Kurs vermittelt dir die Grundlagen relationaler Datenbanken und wie du mit ihnen arbeitest.
Datenbearbeitung
Kurs
Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.
Probabilistik & Statistik
Kurs
In diesem interaktiven Kurs lernst du, wie du Funktionen für deine Tableau-Berechnungen einsetzt und wann du sie verwenden solltest!
Datenvisualisierung
Kurs
Du entwickelst ein Verständnis für Dimensionsreduktion und setzt bewährte Methoden dazu in Python um.
Maschinelles Lernen
Kurs
Erweitere dein Wissen über Google Tabellen, indem du dich näher mit Datentypen wie numerischen Daten, logischen Daten und fehlenden Daten beschäftigst.
Datenaufbereitung
Kurs
Entdecke in diesem interaktiven Kurs Alteryx für die Datentransformation und lerne Crosstab, Transpose und die Optimierung von Arbeitsabläufen kennen.
Datenbearbeitung
Kurs
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.
Berichtswesen
Kurs
Hier lernst du Methoden zur automatischen Hyperparameter-Optimierung in Python kennen, wie zum Beispiel Grid, Random und Informed Search.
Maschinelles Lernen
Kurs
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Probabilistik & Statistik
Kurs
Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Lerne, wie du mit Keras und Python Bilder analysierst, indem du Faltungsneuronale Netze aufbaust, trainierst und bewertest.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
Künstliche Intelligenz
Kurs
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Maschinelles Lernen
Kurs
Dieser Kurs zeigt, wie du Kreditantragsdaten aufbereitest und mit ML sowie Geschäftsregeln Risiken senkst und die Profitabilität sicherst.
Angewandte Finanzen
Kurs
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
Künstliche Intelligenz
Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.
Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.
Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.
In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.
Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.
Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.
Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.
Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.
Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.